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第1章 绪论1

1.1 高性能并行仿真技术1

1.1.1 现代仿真技术对高性能的计算需求1

1.1.2 并行计算平台的性能优势2

1.1.3 基于并行计算平台加速高性能仿真程序3

1.2 SAR成像处理概述4

1.2.1 SAR简介4

1.2.2 SAR成像算法7

1.3 并行计算基础9

1.3.1 并行体系结构10

1.3.2 并行编程模型14

1.3.3 并行优化算法20

1.4 SAR成像并行仿真22

1.4.1 SAR成像并行算法22

1.4.2 工作站机群体系结构23

1.4.3 并行化关键技术24

1.5 小结26

第2章 雷达对抗信号级仿真的并发性27

2.1 并发性特点27

2.1.1 矢量信号并发性27

2.1.2 仿真流程并发性28

2.1.3 数据区域并发性29

2.2 并行计算分解31

2.2.1 并行分类31

2.2.2 任务并行32

2.2.3 数据并行33

2.2.4 流水线并行34

2.3 SAR成像算法的并发性35

2.3.1 SAR实测数据的存储访问特点35

2.3.2 基于实测数据的R-D算法并发性36

2.4 小结37

第3章 并行计算平台和仿真程序的适用性39

3.1 问题的提出39

3.2 高性能仿真程序的特性41

3.3 并行计算平台的性能指标42

3.4 并行优化目标要素43

3.5 平台和程序的适用性44

3.5.1 确定平台的适用性45

3.5.2 确定程序的适用性51

3.6 小结55

第4章 基于程序特性的并行模式选择技术56

4.1 问题的提出56

4.2 选择并行化区域57

4.2.1 时间开销比重因素57

4.2.2 并行化特性因素60

4.3 确定并行粒度63

4.3.1 控制并行粒度的基本准则63

4.3.2 R-D算法的并行粒度65

4.4 确定映射层次69

4.4.1 确定映射层次的方法70

4.4.2 R-D算法的映射层次72

4.5 确定控制模式73

4.5.1 控制模式分类73

4.5.2 R-D算法的控制模式75

4.6 小结76

第5章 面向性能的并行优化技术77

5.1 访存延迟避免技术78

5.1.1 问题的提出78

5.1.2 访存开销优化技术79

5.1.3 R-D算法的访存开销优化技术80

5.2 通信延迟避免技术84

5.2.1 问题的提出84

5.2.2 通信开销优化技术84

5.2.3 R-D算法的通信开销优化技术87

5.3 延迟隐藏技术94

5.3.1 问题的提出94

5.3.2 延迟隐藏优化技术95

5.3.3 R-D算法的延迟隐藏优化技术100

5.4 小结102

第6章 SAR成像并行软件设计与实现104

6.1 软件说明104

6.1.1 单机版本106

6.1.2 多机版本106

6.2 软件设计109

6.2.1 线程安全队列109

6.2.2 单机版本111

6.2.3 多机版本114

6.3 运行界面及输出图像130

6.4 小结131

第7章 SAR成像并行软件实验评测133

7.1 加速比134

7.1.1 加速比定律134

7.1.2 实验评测136

7.2 可扩展性139

7.2.1 可扩展性定律139

7.2.2 实验评测140

7.3 各功能段优化情况142

7.3.1 功能代码段优化理论142

7.3.2 实验评测151

7.4 CPU和内存使用率153

7.4.1 指标说明153

7.4.2 实验评测154

7.5 网络带宽利用率160

7.5.1 指标说明160

7.5.2 实验评测160

7.6 访存局部性162

7.6.1 存储重用理论162

7.6.2 实验评测165

7.7 其他测试168

7.7.1 文件读取耗时测试168

7.7.2 MPI线程模式测试169

7.8 小结170

参考文献171