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| 講演名 | 2023-03-03 13:50 大規模SAR画像再生のためのマルチGPU向けFast Factorized Backprojectionの検討 ○後町将人・土田正芳（三菱電機）・上田和紀（早大）  SANE2022-120 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では, FFBP(fast factorized backprojection)法に基づくSAR(synthetic aperture radar)画像再生処理を対象に, 複数GPU 搭載サーバ向けに, GPUメモリサイズに収まらない大規模な信号/画像を処理可能な分散並列化を検討した. FFBPは, 観測信号を再帰的にサブアパーチャ分割し, サブアパーチャ毎の低分解能画像を再生後, 画像同士を, 再帰的にリサンプリング・コヒーレント加算して高分解能画像を生成する. このような画像再生を並列化するため, 再帰的なサブアパーチャ分割を幅優先順に実施し, 分割の深さ毎に, 全てのサブアパーチャ画像を一括管理する構成とした. また, 各サブアパーチャ信号および各画像グリッドを更に細かく分割し, CPU-GPU間の通信単位とした. 各GPUは, サブアパーチャ画像の再生あるいは合成を実施し, 生成した新たな画像をCPU側へ集約する. この手順を, 分割の深さ毎に繰り返すようにして, FFBP全体を並列化した. 32768パルス×2チャネルから32768×32768画素の再生時間は, 5120コアGPU×8基による$2^10$分割FFBP法で, CPU32スレッド比24.9倍速の5.8秒となった. |
| （英） | This paper presents a study of distributed parallel FFBP (fast factorized backprojection) on multiple GPUs for large-sized SAR (synthetic aperture radar) imaging, where signals and images do not fit in the GPU memory size. The FFBP is based on recursive subaperture divisions, and produces the low-resolution image for each subaperture. The produced subaperture images are recursively resampled and coherently summed to produce a high-resolution image. To parallelize such a imaging algorithm, a breadth-first recursive division is performed to simultaneously process all subapertures located at the same division-depth. At each division-depth, every subaperture signal and/or image is subdivided by CPU, and distributed from CPU to all GPUs. Each GPU processes the imaging or image-fusion on the GPU memory to produce new image. The prodoced images are gathered in CPU memory. Our parallel FFBP is configured by repeating the above procedure for each division-depth. In the case of FFBP imaging with $2^10$ subapertures for the 32768 pulses x2 channels, we found that 8 GPUs take 5.8 seconds, which is 24.9 times faster than 32-threaded CPUs, to produce 32768x32768 pixels. | |
| キーワード | （和） | 合成開口レーダ / バックプロジェクション / / / / / / |
| （英） | synthetic aperture radar / backprojection / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 408, SANE2022-120, pp. 118-123, 2023年3月. | |
| 資料番号 | SANE2022-120 | |
| 発行日 | 2023-02-23 (SANE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SANE2022-120 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SANE SAT |
| 開催期間 | 2023-03-02 - 2023-03-03 |
| 開催地（和） | 宮古島市中央公民館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 衛星応用技術及び一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SANE |
| 会議コード | 2023-03-SANE-SAT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 大規模SAR画像再生のためのマルチGPU向けFast Factorized Backprojectionの検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A study of fast factorized backprojection on multiple GPUs for large-sized SAR imaging |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 合成開口レーダ / synthetic aperture radar |
| キーワード(2)（和/英） | バックプロジェクション / backprojection |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 後町 将人 / Masato Gocho / ゴチョウ マサト |
| 第1著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社 (略称： 三菱電機) Mitsubishi Electric Corporation (略称： Mitsubishi Electric) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 土田 正芳 / Masayoshi Tsuchida / ツチダ マサヨシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社 (略称： 三菱電機) Mitsubishi Electric Corporation (略称： Mitsubishi Electric) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 上田 和紀 / Kazunori Ueda / ウエダ カズノリ |
| 第3著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-03 13:50:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SANE |
| 資料番号 | SANE2022-120 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.408 |
| ページ範囲 | pp.118-123 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-02-23 (SANE) |
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