[发明专利]一种基于CUDA的种子分布数据并行获取方法

摘要

一种基于CUDA的种子分布数据并行获取方法，该方法在CUDA架构下，在CPU上执行的主机端和在GPU上执行的设备端；所述种子分布数据并行获取方法包括以下步骤：(1)、输入数据内存空间分配并初始化；(2)、输入数据显存空间分配；(3)、内存到显存的输入数据传输；(4)、输出数据显存空间分配；(5)、输出数据内存空间分配；(6)、设置设备端内核执行配置，调用设备端内核函数计算种子分布。本发明提供一种在确保精度的同时获得较好的计算性能、降低演化仿真时间的基于CUDA的种子分布数据并行获取方法。

主权项

一种基于CUDA的种子分布数据并行获取方法，其特征在于：该获取方法在CUDA架构下，在CPU上执行的主机端和在GPU上执行的设备端；所述种子分布数据并行获取方法包括以下步骤：(1)、输入数据内存空间分配并初始化：根据样地单元规模分配内存空间存放每个样地单元中心坐标；根据成年树规模分别分配内存空间存放成年树的胸径、空间坐标并初始化；根据种子分布模型所需常量参数分配内存空间并初始化；(2)、输入数据显存空间分配：调用CUDAAPI函数cudaMalloc在显存的全局存储器中分配空间用于存放样地单元和成年树数据；(3)、内存到显存的输入数据传输：调用CUDA API函数cudaMemcpy，将以上输入数据从内存复制到全局存储器对应区域，并调用cudaMemcpyToSymbol将各常量参数直接复制到常量存储器；(4)、输出数据显存空间分配：根据内核配置情况分配显存空间，用于存放设备端的计算结果；(5)、输出数据内存空间分配；(6)、设置设备端内核执行配置，调用设备端内核函数计算种子分布，设备端内核函数计算步骤如下：(6.1)根据CUDA内建函数获得线程块的Y索引，即目标样地单元，记为bid_y；(6.2)在0号线程中根据bid_y读取目标样地单元的空间坐标保存到共享存储器；初始化数组seeds_thread各元素为0；调用CUDA同步函数__syncthreads()，使得块内所有线程在初始化完成后再进行种子分布数计算累加；(6.3)根据CUDA内建函数获得该线程所在线程网格的X索引，记为tid_x，表示参与该线程计算的成年树集；设置寄存器变量，对每棵成年树i，i＜n(n为常量)，根据索引tid_x×n+i获得成年树的胸径和空间位置，按照种子分布计算公式计算种子数并累加到寄存器变量；待n次迭加完成后，将该寄存器变量写入共享存储器seeds_thread数 组中；(6.4)调用CUDA同步函数__syncthreads()，采用树形规约算法，通过多线程并发执行实现每个线程的种子数累加操作，得到该线程块的种子贡献总数；树形规约算法中，s表示数组长度，初始值为T，对于seeds_thread数组的前半部分元素，每一个与比其索引大s的元素相加后更新其值，每次迭代后将s值减半；(6.5)在0号线程根据线程块索引将结果保存至全局存储器seeds_block中，得到种子分布。