轻工学报

作者：刘慧慧, 闻萌莎, 钱慎一, 吴怀广, 张伟伟, 李代祎

单位：1.郑州轻工业大学计算机与通信工程学院,河南郑州450001;2.华东师范大学计算机科学与软件工程学院,上海200241

关键词：ARL, 去卷积算法, CUDA, 并行计算, Clean算法

基金：国家重点研发计划政府间科技合作项目（2016YFE0100600；2016YFE0100300）

针对SKA算法参考库ARL中的去卷积算法运行效率低、无法满足海量数据实时处理的问题，提出了CPU和GPU协同工作模式下的并行化Clean算法.该方法将Clean算法中可以并行计算的步骤利用多线程在GPU上并行执行，将无法并行计算的步骤在CPU上串行执行.验证实验结果表明，在数据逐渐增大的过程中，并行化Clean算法比在CPU上的串行处理运行时间显著减少，当图达到4096像素×4096像素时，可以有10倍的提速.这说明并行化Clean算法在处理海量数据时，能够显著提高运算效率.

来源：2019年第2期

《轻工学报》期刊编辑部

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