实验分享 | 关于GPU提速3D3C-PIV流场计算的实验

1实验背景

3D3C-PIV是PIV测量系统的一种，支持瞬时测量一个三维体空间内所有三个速度分量。三维速度场计算过程可分为体标定，体素空间重构和三维互相关计算三个步骤，见图1。

图1 3D3C PIV计算步骤

遇到流场计算有效体素过多、计算窗口过多时，如喷射流场的计算，传统CPU单线程计算耗时长，或因计算内存空间不足，导致结果无法计算。

GPU，即通过CUDA编程，同时执行数千个线程，支持大规模并行计算图像，显著提高PIV流场计算效率。

2实验目的

定量验证拥有不同粒子数的常见3D3C-PIV流场下GPU加速效能。

3实验环境

表1 实验测试环境表

4实验设计

4.1 设计四项实验流场工况环境如下（采集原始图像见附图）：

表2 实验流场工况环境表

采用4台千眼狼PIV高速摄像机采集的四项实验流场原始图像如图2~图5所示：

图2 实验流场1-仿真平流场 原始采集图像

图3 实验流场2-搅拌水流场（少粒子）原始采集图像

图4 实验流场3-搅拌水流场（多粒子）原始采集图像

图5 实验流场4-喷射气流场原始采集图像

4.2 按3D3C-PIV计算步骤分割为两个阶段，分阶段定量研究GPU提速效能。

体素空间重构计算阶段，分别采用CPU、GPU计算，比较耗时。

三维互相关计算阶段，分别采用CPU、GPU计算，比较耗时。

5实验数据

5.1 实验1-仿真平流场

5.1.1 CPU体素空间重构与GPU体素空间重构计算结果横比，见图6。

 图6

耗时结果：CPU耗时15.8s，GPU仅1.2s,  重投影误差评价均为1。

5.1.2 CPU与GPU三维互相关计算结果横比，见图7。

图7

耗时结果：CPU耗时2.9s，GPU仅0.8s。

5.2 实验2-搅拌水流场（少粒子）

5.2.1 CPU体素空间重构与GPU体素空间重构计算结果横比，见图8。

图8

耗时结果：CPU耗时3.2s，重投影误差评价0.9849；GPU仅0.9s,  重投影误差评价为0.9749。

5.2.2 CPU与GPU三维互相关计算结果横比，见图9。

 图9

耗时结果：CPU耗时2.1s， GPU仅0.8s。

5.3实验3-搅拌水流场（多粒子）

5.3.1 CPU体素空间重构与GPU体素空间重构计算结果横比，见图10。

 图10

耗时结果：CPU耗时35.6s，重投影误差评价0.9762；GPU仅8.0s,  重投影误差评价为0.9723。

5.3.2 CPU与GPU三维互相关计算结果横比，见图11。

 图11

耗时结果：CPU耗时76.0s；GPU仅11.4s。

5.4实验4-喷射气流流场

5.4.1 CPU体素空间重构与GPU体素空间重构计算结果横比，CPU无力计算，GPU耗时约20.0s, 重投影误差评价为0.9946。

5.4.2 CPU与GPU三维互相关计算结果横比，CPU依然无力计算， GPU计算耗时约40s。图12为GPU互相关计算结果，见图12。

图12 

6实验结论

两阶段计算耗时合并后（总耗时=体素重构耗时×2+互相关耗时），横向对比结果如图13所示，GPU提速效果明显，粒子稠密状态下，约为CPU的4倍。实验4粒子非常稠密状态下，CPU已无力计算，GPU仍可顺利完成体素重构与三维互相关运算。

 图13  四组实验重构+互相关计算耗时对比

集成GPU加速技术的千眼狼PIV流场测量软件，可同时处理大量图像数据，最大化利用内存和缓存，适用于三维体空间内复杂流场的计算。

附 千眼狼自研PIV流场测量软件、硬件

自研PIV流场测量软件,适用于2D2C,2D3C,3D3C,PTV,气泡测量等应用场景

自主可控的PIV高速摄像机、PIV超清相机

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