GPU推动遥感数据高性能计算研究取得进展

GPU项目背景

遥感图像处理是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理等一系列操作，以求达到预期目的的技术。遥感图像处理可分为两类：一是利用光学、照相和电子学的方法对遥感模拟图像(照片、底片)进行处理，简称为光学处理；二是利用计算机对遥感数字图像进行一系列操作，从而获得某种预期结果的技术，称为遥感数字图像处理。

遥感技术所涉及到的计算电磁学是指对一定物质和环境中的电磁场相互作用的建模过程，通常包括麦克斯韦方程计算上的有效近似。计算电磁学被用来计算天线性能，电磁兼容，雷达散射截面和非自由空间的电波传播等问题，是一门综合了电磁场理论、数值计算方法和计算机软件技术的新兴学科，尽管其研究历史可以追溯到半个多世纪以前（例如有限差分法在上世纪40 年代就已提出），但它的蓬勃发展是在最近的30年。计算电磁学以电磁场理论为基础，以高性能计算技术为手段，运用计算数学提供的各种方法，解决复杂电磁场理论和工程问题，是电磁场与微波技术学科中一个十分活跃的研究领域。

核心需求

计算电磁学所涉及的大型数据计算具有数据量大、运算密集、算法复杂等特点，如何快速、高效地通过处理海量数据是计算电磁学研究所面临的重要挑战。随着通用GPU计算技术的飞速发展，GPU的运算性能不断提高，具有浮点运算能力强、运算密集度高、体积小、性能功耗比和性价比高等特点，为加速数据处理提供了新的途径。

解决方案

随着2012年Alex发布CUDA Convnet框架，使得依托采用了CUDA技术的高性能GPU平台来研究大型深度神经网络获得广泛认同。针对人形图像分割问题，研究中心利用该框架设计了一种多通道深层次的分割网络，在人形分割精度上达到了88%准确率，速度上也达到令人满意的效果。该分割网络在NVIDIA平台实现，该平台采用了2块GPU卡。相对于传统CPU解决方案，利用GPU的人形分割网络解决方案优势明显。

GPU方案可以利用单台服务器实现数十台CPU服务器集群的并行计算性能，而训练单个人形分割网络消耗时间则从数周降至6天，大大加快了科研进度；

利用GPU卡组建一个运算平台仅需要单台CPU服务器成本的五分之一，有效地节省了经费开支；

实现的分割网络支持两块及以上GPU组建双通道卷积网络，这为大规模网络的设计提供了良好的扩展性。与此同时，研究中心采用的计算平台最高可支持4块GPU卡，可视需求随时添加，方便灵活；

采用NVIDIA Tesla GPU卡部署的服务器投入使用近年以来，运行稳定，性能可靠，易于维护，已经成为研究中心不可或缺的重要计算资源。

解决方案

为了满足计算电磁学的研究需要，遥感所采纳由AMAX提供的以GPU为代表的高性能计算技术，结合开放硬件和仿真软件以及算法，提高数据分析与处理的速度。解决方案包括：

ServMax PSC-HB1X

采用新一代Intel Xeon E5-2600 v3/v4系列处理器

系统可靠性和可用性高

更高效的计算性能

2000W（96%） 1+1 高效冗余电源

支持4片 M60/M40/K80/K40M GPU卡

计算电磁学中有众多不同的算法，如时域有限差分法（FDTD）、时域有限积分法（FITD）、有限元法（FE）、矩量法（MoM）、边界元法（BEM）、 谱域法（SM）、传输线法（TLM）、模式匹配法（MM）、横向谐振法（TRM）、线方法（ML）和解析法等等。

ADS Advanced Design System是Agilent公司推出的微波电路和通信系统仿真软件，是国内各大学和研究所使用最多的软件之一。其功能非常强大，仿真手段丰富多样，可实现包括时域和频域、数字与模拟、线性与非线性、噪声等多种仿真分析手段，并可对设计结果进行成品率分析与优化，从而大大提高了复杂电路的设计效率，是非 常优秀的微波电路、系统信号链路的设计工具。主要应用于：射频和微波电路的设计，通信系统的设计，DSP设计和向量仿真。

总结

GPU作为通用大规模并行处理器，具有运算密集、高度并行、体积小和性价比高等特点，使大型数值计算成为可能。相对于经典电磁学而言，数值方法几乎不再受限于边界的约束，能解决各种类型的复杂问题。

计算电磁学以持续发展着的经典电磁理论研究为理论基础，借助以GPU为代表的高性能计算技术和软件技术的飞速发展以及计算数学的丰富成果，已逐渐取代经典电磁学而成为现代电磁理论研究的主流。