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文檔簡介
1、隨著數(shù)據(jù)時代的到來,各行各業(yè)所產生的數(shù)據(jù)呈指數(shù)級增長,數(shù)據(jù)的多樣性和爆發(fā)式增長給數(shù)據(jù)存儲和傳輸帶來了巨大壓力,嚴重阻礙了高性能計算在科學領域的運用和發(fā)展。數(shù)據(jù)壓縮一直是人們用于解決此類問題的熱點技術,尋找高效的數(shù)據(jù)壓縮技術可以有效降低數(shù)據(jù)存儲量和傳輸成本。而在科學計算領域,數(shù)據(jù)通常不以一般文件中的字符串形式存在,而是以浮點型數(shù)據(jù)的格式傳輸于各個計算機群中,因此,本文主要面向科學計算的浮點型數(shù)據(jù)壓縮方法進行研究。
科學數(shù)據(jù)的表現(xiàn)
2、形式多種多樣,本文土要研究單精度浮點型數(shù)據(jù)。根據(jù)IEEE754格式,本文提出一種高效便捷的數(shù)據(jù)壓縮技術-尾數(shù)整型化(Think Mantissa as Integer-TMI),主要研究工作如下:
1、對浮點型數(shù)據(jù)的符號域、指數(shù)域和尾數(shù)域分別映射、分別壓縮,并對壓縮后的數(shù)據(jù)以二進制位為單位進行存儲。由數(shù)據(jù)按時問序列有序產生,設計出時間域壓縮(T-TMI)、空間域壓縮(S-TMI)和時間空間域壓縮(T-S-TMI)三種方案,并從
3、理論上分析了TMI壓縮方法的效率。
2、根據(jù)TMI壓縮方法的理論原型,提出基于CPU的OpenMP并行TMI壓縮方法(OMPTMI)。將原有TMI壓縮方法按分塊機制并行化處理,并將各個塊分別分配給小同內核同步處理,以加快數(shù)據(jù)壓縮速度。
3、鑒于GPU在科學計算中的廣泛應用,進一步提出基于GPU的OpenCL并行TMI壓縮方法(CLTMI)。通過移植等手段,將TMI技術由CPU轉移到GPU,并采用棋盤分割的方式充分利用
4、GPU所提供的眾核技術,實現(xiàn)了數(shù)據(jù)壓縮速度的飛躍。
本文采用仿真實驗(磁場仿真、流體仿真)對文中所提出的TMI、OMPTMI和CLTMI三種方法進行驗證,實驗結果表明:TMI壓縮方法比當前流行的壓縮工具WinRAR和WinZIP快最高達5倍;而OMPTMI壓縮方法比TMI壓縮方法快N倍,其中N表示CPU的核數(shù)(N<=4);若當數(shù)據(jù)已存于GPU中時,則CLTMI壓縮方法比OMPTMI壓縮方法快近30倍。由此可見,本論文的研究及實
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