压缩感知 A*OMP重构算法的并行化与 GPU加速实现

• 作者: 张静 熊承义 雷梦 高志荣
• 来源期刊: 中南民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: A*OMP算法 并行 加速 图形处理单元
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 物理与电子信息科学
• 页码范围: 79-84
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4107字
• 语种: 中文

摘要

针对压缩感知系统实时应用的需要，探讨了A倡OMP算法的并行设计及基于GPU的加速方法。将耗时长的矩阵逆运算转化为可并行的矩阵／向量操作，并结合算法本身的关联特性，进一步采用迭代法实现以降低其计算复杂度。利用GPU高效的并行运算能力，将算法中可并行的矩阵／向量计算映射到GPU上并行执行，在面向Matlab的Jacket软件平台上对整体串行算法进行了并行化的设计与实现。在NVIDIA Tesla K20Xm GPU和Intel（ R） E5-2650 CPU上进行了测试，实验结果表明：对比CPU平台的串行实现，基于GPU的A倡OMP算法整体上可获得约40倍的加速，实现了在保持系统较高重构质量的同时能有效降低计算时间，较好地满足了系统实时性的需要。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊承义	中南民族大学电子信息工程学院智能无线通信湖北省重点实验室	68	460	13.0	18.0
2	高志荣	中南民族大学计算机科学学院	33	106	6.0	8.0
3	张静	中南民族大学电子信息工程学院智能无线通信湖北省重点实验室	6	46	3.0	6.0
4	雷梦	中南民族大学电子信息工程学院智能无线通信湖北省重点实验室	1	1	1.0	1.0