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Multi-core-CPU and GPU-accelerated radiative transfer models used for trace gas retrieval

Efremenko, Dmitry und Loyola, Diego und Doicu, Adrian und Spurr, Robert (2014) Multi-core-CPU and GPU-accelerated radiative transfer models used for trace gas retrieval. In: Proceedings of the 2014 conference on Big Data from Space (BiDS'14), Seiten 259-262. Publications Office of the European Union. Big Data From Space (BiDS’14), 2014-11-12 - 2014-11-14, Frascati, Italy. doi: 10.2788/1823. ISBN 978-92-79-43252-1. ISSN 1831-9424.

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Offizielle URL: http://dx.doi.org/10.2788/1823

Kurzfassung

The future atmospheric composition Sentinel missions will generate two orders of magnitude more data than the current missions and the operational processing of these big data is a big challenge. The trace gas retrieval from remote sensing data usually requires high-performance radiative transfer model (RTM) simulations and the RTM are usually the bottleneck for the operational processing of the satellite data. To date, multi-core CPUs and also Graphical Processing Units (GPUs) have been used for highly intensive parallel computations. In this paper, we are comparing multi-core and GPU implementations of an RTM based on the discrete ordinate solution method. With GPUs, we have achieved a 20x-40x speed-up for the multi-stream RTM, and 50x speed-up for the two-stream RTM with respect to the original single-threaded CPU codes. Based on these performance tests, an optimal workload distribution scheme between GPU and CPU is proposed. Finally, we discuss the performance obtained with the multi-core-CPU and GPU implementations of the RTM.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/92919/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Multi-core-CPU and GPU-accelerated radiative transfer models used for trace gas retrieval
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Efremenko, Dmitrydmitry.efremenko (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Loyola, Diegodiego.loyola (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-8547-9350NICHT SPEZIFIZIERT
Doicu, Adrianadrian.doicu (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Spurr, RobertRT SolutionsNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2014
Erschienen in:Proceedings of the 2014 conference on Big Data from Space (BiDS'14)
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.2788/1823
Seitenbereich:Seiten 259-262
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Soille, P.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Marchetti, P.G.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:Publications Office of the European Union
ISSN:1831-9424
ISBN:978-92-79-43252-1
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Radiative transfer models; discrete ordinate method; CUDA; heterogeneous computing
Veranstaltungstitel:Big Data From Space (BiDS’14)
Veranstaltungsort:Frascati, Italy
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:12 November 2014
Veranstaltungsende:14 November 2014
Veranstalter :ESA
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Vorhaben Informationstechnische Systeme für die Fernerkundung (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Atmosphärenprozessoren
Hinterlegt von: Efremenko, Dr Dmitry
Hinterlegt am:02 Dez 2014 10:38
Letzte Änderung:24 Apr 2024 19:58

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