面向科學(xué)計(jì)算的浮點(diǎn)型數(shù)據(jù)壓縮方法研究.pdf

1、隨著數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，各行各業(yè)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)呈指數(shù)級增長，數(shù)據(jù)的多樣性和爆發(fā)式增長給數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸帶來了巨大壓力，嚴(yán)重阻礙了高性能計(jì)算在科學(xué)領(lǐng)域的運(yùn)用和發(fā)展。數(shù)據(jù)壓縮一直是人們用于解決此類問題的熱點(diǎn)技術(shù)，尋找高效的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)可以有效降低數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量和傳輸成本。而在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域，數(shù)據(jù)通常不以一般文件中的字符串形式存在，而是以浮點(diǎn)型數(shù)據(jù)的格式傳輸于各個(gè)計(jì)算機(jī)群中，因此，本文主要面向科學(xué)計(jì)算的浮點(diǎn)型數(shù)據(jù)壓縮方法進(jìn)行研究。
　　科學(xué)數(shù)據(jù)的表現(xiàn)

2、形式多種多樣，本文土要研究單精度浮點(diǎn)型數(shù)據(jù)。根據(jù)IEEE754格式，本文提出一種高效便捷的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)-尾數(shù)整型化(Think Mantissa as Integer-TMI)，主要研究工作如下：
　　1、對浮點(diǎn)型數(shù)據(jù)的符號域、指數(shù)域和尾數(shù)域分別映射、分別壓縮，并對壓縮后的數(shù)據(jù)以二進(jìn)制位為單位進(jìn)行存儲(chǔ)。由數(shù)據(jù)按時(shí)問序列有序產(chǎn)生，設(shè)計(jì)出時(shí)間域壓縮(T-TMI)、空間域壓縮(S-TMI)和時(shí)間空間域壓縮(T-S-TMI)三種方案，并從

3、理論上分析了TMI壓縮方法的效率。
　　2、根據(jù)TMI壓縮方法的理論原型，提出基于CPU的OpenMP并行TMI壓縮方法(OMPTMI)。將原有TMI壓縮方法按分塊機(jī)制并行化處理，并將各個(gè)塊分別分配給小同內(nèi)核同步處理，以加快數(shù)據(jù)壓縮速度。
　　3、鑒于GPU在科學(xué)計(jì)算中的廣泛應(yīng)用，進(jìn)一步提出基于GPU的OpenCL并行TMI壓縮方法(CLTMI)。通過移植等手段，將TMI技術(shù)由CPU轉(zhuǎn)移到GPU，并采用棋盤分割的方式充分利用

4、GPU所提供的眾核技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)壓縮速度的飛躍。
　　本文采用仿真實(shí)驗(yàn)(磁場仿真、流體仿真)對文中所提出的TMI、OMPTMI和CLTMI三種方法進(jìn)行驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：TMI壓縮方法比當(dāng)前流行的壓縮工具WinRAR和WinZIP快最高達(dá)5倍；而OMPTMI壓縮方法比TMI壓縮方法快N倍，其中N表示CPU的核數(shù)(N<=4)；若當(dāng)數(shù)據(jù)已存于GPU中時(shí)，則CLTMI壓縮方法比OMPTMI壓縮方法快近30倍。由此可見，本論文的研究及實(shí)