摘要
针对基于蒙特卡洛的水下无线光信道仿真计算量大、计算效率低的问题,提出了利用Open MP(open multiprocessing)和CUDA(compute unified device architecture)的水下无线光信道并行仿真方法。通过将计算密集型部分移植到各线程并行计算的方式提高仿真计算效率。在此基础上引入3种优化方案,通过剔除无效光子和限制高散射事件的方式,加速数据合并,减少主存显存的数据交换量,进一步提高仿真效率。对比分析了在不同水质、不同计算环境以及不同光子数和距离等条件下的加速效果。结果表明,相比于传统串行仿真,图像处理器(GPU)水下光散射并行计算方法的加速最高可达300倍;中央处理器(CPU)水下光散射计算方法的加速最高可达90倍。
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单位电子工程学院; 西安邮电大学