Многопроцессорная Обработка В Задаче Пространственной Реконструкции По Множеству Видов

Abstract

.т.н., зав. лабораторией, bobkov@iacp.dvo.ru; А.П. Кудряшов, к.т.н., младший научный сотрудник, kudryashova@dvo.ru; С.В. Мельман, к.т.н., младший научный сотрудник, melman@dvo.ru (Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН, ул. Радио, 5, г. Владивосток, 690041, Россия) Предлагается схема многопроцессорной обработки больших объемов пространственных данных на базе гибрид-ного вычислительного кластера применительно к воксельному методу построения и визуализации 3D-модели сцены подводной обстановки. Рассматривается вычислительная схема воксельного метода, которая состоит из нескольких этапов обработки данных, включая загрузку исходных карт глубин многих видов, построение воксельного представ-ления скалярного поля и построение изоповерхности по воксельному пространству. Вычислительная схема анализи-руется с точки зрения выявления наиболее вычислительно трудоемких этапов работы и целесообразности организации многопроцессорной обработки.Также рассматривается архитектура используемого гибридного вычислительного кластера, объединяющая три уровня многопроцессорной обработки: вычислительные узлы кластера, многоядерность и графические процессоры видеоплаты. Используются два типа параллельных архитектур: MPI (параллелизм в рамках кластера) и CUDA (парал-лелизм на графическом ускорителе). Предложенное решение по распределению вычислительной нагрузки основыва-ется на учете характера вычислений на каждом этапе и особенностях используемых параллельных архитектур. При-водится обоснование реализуемой схемы многопроцессорной обработки с качественными и количественными оцен-ками. Реализованная схема обработки данных обеспечивает максимальное ускорение процесса счета применительно к решению задачи 3D-реконструкции сцены на базе рассмотренного вычислительного кластера.Приведены результаты вычислительных экспериментов с реальными данными, полученными со сканера RangeVisionPremium5 Mpix. Анализ результатов тестирования подтвердил возможность принципиального повышения вычис-лительной производительности в рассматриваемой задаче за счет организации распределенно-параллельной обра-ботки данных. Аналогичная схема может применяться и в других задачах, связанных с обработкой больших объемов пространственных данных.Ключевые слова: 3D-реконструкция, гибридный параллелизм, воксельный метод.Решение ряда важных практических задач, свя-занных с обследованием морского дна (поиск раз-личных аномальных зон и источников экологиче-ского загрязнения акваторий, инспекция подвод-ных коммуникаций, поиск затонувших объектов), требует и решения задачи моделирования подвод-ной обстановки по сенсорным данным, получае-мым с помощью подводных аппаратов. Одним из наиболее приемлемых источников данных для по-строения 3D-моделей являются видеоизображения, из которых с помощью методов компьютерного зрения можно получать карты глубин, то есть даль-ностные данные, связанные с конкретным видом (проекцией) наблюдаемой сцены.Первые работы основывались на анализе дан-ных в 3D-пространстве сцены и в 2D-простран-ствах изображений видов. Подобная схема ре-ше...