12、OpenMP自动作用域与工作共享实现的评估与分析

OpenMP自动作用域与工作共享实现的评估与分析

一、Polaris编译器的自动作用域功能

Polaris是一个循环级并行化工具,它在处理循环变量作用域时遵循一定规则。若能确定循环中所有变量的作用域,就会为该区域添加合适的指令;若无法确定,则将该区域串行化。不过,若用户为区域中的某些变量明确指定了作用域,这些指定会覆盖Polaris的判定结果,甚至在Polaris无法确定作用域时也适用。而且,使用显式作用域指定可能让Polaris成功自动作用域原本需要串行化的循环。

需要注意的是,Polaris只能对具有 !$OMP PARALLEL DO 语义的区域进行自动作用域,对于一般的单程序多数据(SPMD)并行区域则无能为力。而Sun编译器采用数组数据竞争检测方法来处理一般的并行区域,而非传统的基于循环的依赖分析。

二、DEFAULT(AUTO)的评估

为评估Polaris编译器中 DEFAULT(AUTO) 的实现效果,我们对SPEC OpenMP基准测试套件中的Fortran 77基准测试进行了自动作用域处理。具体操作如下:
1. 手动修改applu、apsi、mgrid、swim和wupwise,使所有区域都包含 DEFAULT(AUTO) 指令,且不明确指定任何变量的作用域。
2. 使用修改后的Polaris版本对这些基准测试进行自动作用域处理。
3. 同时,使用Sun Studio 9 Fortran 95编译器的早期访问版本对相同程序进行自动作用域处理。

为评估使用Polaris自动作用域导致的加速比损失,我们在

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值