王慧文 許鋼燦

（第七一五研究所，杭州,310023）

蛙人、UUV 等水下威脅目標由于體積小、機動性強、隱蔽性好等特點，已成為恐怖活動的重要工具。為了提高港口碼頭及其他水域的小目標探測和識別能力[1-4]，反蛙人聲吶需要增加通道數(shù)、提高陣增益，信號處理算法相應也會日趨復雜，這些因素都會大大增加信號處理的運算量。為了實現(xiàn)所有數(shù)據(jù)的實時處理，就需要更高效的信號處理平臺。傳統(tǒng)的單核處理器很難實現(xiàn)大量數(shù)據(jù)的實時處理，多核處理器的并行處理已經(jīng)成為解決這一問題的有效途徑[5-6]。本文將MPI 與MKL 引入聲吶信號的實時處理中，MPI 提供多進程間的并行化處理架構和進程間通信，MKL 實現(xiàn)進程內部并行計算。

1 并行編程模型

MPI 是一種基于消息傳遞的并行編程技術，支持異構、同構環(huán)境里的進程通信，多用于分布式進程、多核進程之間的通信，并且可以與其他并行計算相結合，形成不同粒度的并行計算架構。MPI 并行算法是基于進程間消息傳遞的算法，它提供了多種通信方式，有點對點通信、組播通信、非阻塞通信、阻塞通信等[7-8]。反蛙人聲吶的信號處理按照功能可以劃分為不同的功能模塊，并采用流水線設計實現(xiàn)并行，非常適合使用MPI 進行功能模塊之間的并行化處理。

MKL 是英特爾數(shù)學核心函數(shù)庫，是一套經(jīng)過高度并行優(yōu)化和廣泛線程化的數(shù)學例程，專為需要極致性能的科學、工程及金融等領域的應用而設計。MKL 提供大量的向量、矩陣運算函數(shù)，調用這些函數(shù)可實現(xiàn)局部范圍的高效并行計算。反蛙人聲吶信號處理過程中，數(shù)據(jù)處理主要針對通道、波束進行單獨處理，因此存在大量的單獨循環(huán)，這些循環(huán)操作可采用MKL 實現(xiàn)。

基于MPI 的并行編程架構實現(xiàn)了功能模塊之間的并行計算，相比于串行計算可顯著提高運算效率[9-10]。MPI 并行編程框架如圖1 所示，其中功能模塊的數(shù)量需根據(jù)具體應用設計，每個功能模塊對應MPI 的一個進程。運算效率取決于計算開銷和通信開銷。計算開銷是進程執(zhí)行計算的時間，通信開銷是進程之間數(shù)據(jù)傳輸及同步的時間，增加進程數(shù)量可以提高并行度，但會增加進程間的通信開銷。

圖1 傳統(tǒng)MPI 并行編程架構

MPI 只能實現(xiàn)進程之間的并行計算，無法在線程級別進行并行運算，MKL 可以在線程級別提供并行運算，因此MPI+MKL 這種層次化并行模型能夠實現(xiàn)兩級并行，提供模塊間和模塊內部的兩級并行，它結合了模塊間的粗粒度并行（濾波器，波束形成，匹配濾波等）和模塊內部的細粒度并行（for循環(huán)并行），執(zhí)行效率遠高于單純使用MPI 的程序，MPI+MKL 的并行編程架構如圖2 所示。

圖2 MPI+MKL 并行編程架構

2 編程實現(xiàn)

本文的實現(xiàn)是搭建在多核服務器上，算法的并行化是在單一的MPI 并行處理算法基礎上結合MKL 的編程模型，以提供模塊間和模塊內的兩級并行處理，最大限度地利用多核服務器的體系結構?；旌暇幊棠Ｐ蜏p少了進程間的消息傳遞，增加并行處理的力度，提高了并行效率。

反蛙人聲吶的軟件系統(tǒng)按照功能模塊劃分可分為濾波處理、波束形成、匹配濾波、圖像處理、目標識別。首先初始化MPI 環(huán)境，創(chuàng)建5 個進程，分別對應5 個功能模塊，實現(xiàn)一級并行處理：0 號進程進行濾波處理，1 號進程進行波束形成，2 號進程進行匹配濾波，3 號進程進行聲吶圖像處理[11]，4 號進程進行目標識別。對于波束形成這種比較耗時的計算，也可以將其分成多個模塊，進一步增加并行性。每個進程通過MPI_Recv()接收上一模塊的數(shù)據(jù)，完成本模塊的數(shù)據(jù)處理，然后調用MPI_Send()將本模塊的處理結果送下一功能模塊。二級并行處理在進程內部主要針對功能模塊內部進行并行化處理。調用MKL 函數(shù)實現(xiàn)功能模塊內部并行化處理的軟件流程見圖3。

圖3 反蛙人聲吶處理流程

3 測試環(huán)境及結果分析

本文的硬件環(huán)境為聯(lián)想邊緣服務器SE350（2個CPU，每個CPU 包含8 個核心，16 線程，主頻1.9 GHz，64 G DDR4 內存，4T 硬盤）；軟件環(huán)境為CentOS6.5 操作系統(tǒng)，支持MPI 并行環(huán)境，使用gcc4.8，mpi4.0，mkl2019，程序采用C 語言編寫。試驗聲吶頻率為70 kHz，通道數(shù)為256 通道，發(fā)射信號為HFM 信號，信號降基帶后的采樣率30 kHz。在聲吶信號處理過程中，波束形成是比較耗時的操作，因此本文只對波束形成的執(zhí)行時間進行統(tǒng)計，波束形成采用頻域波束形成，共形成256 個波束。通過設置不同的進程數(shù)，比較MPI 和MPI+MKL 混合模型的運行效率。

通過表1 可以看出，MPI+MKL 較單純使用MPI 提高了系統(tǒng)運算效率。隨著進程數(shù)的增加，進程間的通信開銷增多，所以表中運行時間沒有按比例減小。

表1 波束形成時間對比

4 結論

本文通過對反蛙人聲吶信號處理的特點進行了分析，構建了基于MPI+MKL 的混合編程模型，結合了MPI 和MKL 的優(yōu)點，實現(xiàn)了聲吶信號處理的兩級并行，并對其運行效率進行測試。測試結果表明，基于MPI+MKL 的混合模型具有較高的執(zhí)行效率，相比于單純使用MPI，可以提高運算效率，減少計算資源，是一種高效可行的并行編程模型，能夠滿足反蛙人聲吶高采樣、多通道和復雜算法的實時處理要求。