《表2 不同计算方法效率比较》

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《异构环境下的多子阵合成孔径声呐距离多普勒成像算法》

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方法1:CPU串行计算方法；方法2:基于Open MP的共享内存并行计算方法；方法3:CPU+GPU的异构并行计算方法

为充分体现异构环境下的距离多普勒成像算法效率优势，将其与串行计算方法和共享内存并行计算方法进行了比较，具体结果如表2所示。合成孔径成像预处理步骤主要完成原始数据截取、数据类型转换和子阵数据叠加处理，由于这一部分计算量小，在比较合成孔径成像算法效率时可忽略不计。从表2中可看出，采用CPU串行计算进行合成孔径成像所需时间最长为14 653 ms，采用Open MP方式进行共享内存方法并行后，各部分计算时间均显著降低，总计算时间降为5 706 ms，加速比达到2.58。采用GPU进行计算时，由于采用了CUDA中高效FFT变换函数库，距离向脉冲压缩、方位向FFT和方位向脉冲压缩计算效率都得到了显著提高，分别由3 736、2 783和3 895 ms下降为82、109和143 ms。采用GPU进行合成孔径声呐成像计算时，虽然增加了显存分配、数据上传和数据下载时间，但总计算时间大幅度下降，只需1 013 ms，加速比高达14.45，满足实时成像需求。