基于MPI的二维经验模分解并行算法

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	基于MPI的二维经验模分解并行算法
	庄展鹏 1; 袁业立 2; 张杰 2; 杨俊钢 2; Zhuang Zhanpeng 3; Yuan Yeli 4; Zhang Jie 4; Yang Jungang 4
刊名	北京理工大学学报
	2015
卷号	35 期号:12 页码:1236-1242
关键词	二维经验模分解 MPI并行算法大尺寸图像分而治之法 Bernstein-Bezier插值
ISSN号	1001-0645
其他题名	Parallel Algorithm of Bi-Dimensional Empirical Mode Decomposition Based on MPI
英文摘要	针对二维经验模分解(BEMD)处理大尺寸图像耗时较长的问题,提出了一种基于MPI技术的BEMD并行算法.对BEMD串行程序中极值点选取、平面三角剖分、三角域内数值插值等几个主要部分的运行时间进行了统计,结果表明三角域内数值插值是耗时的主要部分,也是并行化的重点处理部分;随后在高性能计算平台上构建并行环境,基于MPI技术对BEMD算法的包络面生成部分实现了并行化,具体方法是先将剖分后的三角形序列按照进程数均匀划分,使整个图像分割为若干子区域并分配给相应进程,然后各进程拟合出对应子区域的上下Bezier曲面并由0进程进行合并,进而生成上下包络面;最后通过加速比等指标对该算法进行测评.结果表明,算法在30核并行执行时加速比可达20.139 6,利用率为64.97%,运行效率的提升较为明显.在数据量达到原始数据的25倍时可扩展性指标为1.397 5,表明该算法对大数据量的任务有很好的适应性.
学科主题	Computer Science (Provided By Clarivate Analytics)
WOS研究方向	Computer Science
语种	中文
CSCD记录号	CSCD:5604633
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.fio.com.cn/handle/2SI8HI0U/5908]
专题	业务部门_海洋环境与数值模拟研究室
作者单位	1.中国海洋大学海洋环境学院, 青岛, 山东 266100, 中国; 2.国家海洋局第一海洋研究所, 青岛, 山东 266061, 中国; 3.College of Physical and Environmental Oceanography,Ocean University of China, Qingdao, Shandong 266100, China; 4.The First Institute of Oceanography,State Oceanic Administration People's Republic of China, Qingdao, Shandong 266061, China
推荐引用方式 GB/T 7714	庄展鹏,袁业立,张杰,等. 基于MPI的二维经验模分解并行算法[J]. 北京理工大学学报,2015,35(12):1236-1242.
APA	庄展鹏.,袁业立.,张杰.,杨俊钢.,Zhuang Zhanpeng.,...&Yang Jungang.(2015).基于MPI的二维经验模分解并行算法.北京理工大学学报,35(12),1236-1242.
MLA	庄展鹏,et al."基于MPI的二维经验模分解并行算法".北京理工大学学报 35.12(2015):1236-1242.