殳其拟 合模型构造变异函数矩阵：
[0040] 在这个步骤中，只有标记为父节点的线程参与了计算并保存结果矩阵，其它线程 即没有消耗计算，也没有浪费存储空间；
[0041] 步骤七、标记为父节点的GPU线程求f的逆矩阵f
[0042] 步骤八、GPU内所有线程构造自己的矩阵：
[0043] 步骤九、GHJ内所有线程解方程序组V =Μ~ K-1，求出V，其中，
^是 拉格朗日乘子；
[0044]步骤十、GPU内所有线程根据系数Μ估计待测值X
[0045]
[0046] 本实施方式包括以下有益效果：
[0047] 1、传统方法仅从计算平台的计算资源的角度来加速，本实施方式从根本上解决了 克里金插值法的运算速度慢的问题，在克里金插值过程中，选择离待估计最近的一定数量 观测点来计算权值系数，相邻的待估点通常有相同的邻近已知观测点，由于待估未知点的 取值完全取决于其邻近已知观测点的值，因此，对于具有相同邻近观测点的待估点，只需计 算其中一个待估点，由此减少大量的冗余计算和中间计算过程中的矩阵存储量。
[0048] 2、本实施方式提出一种搜索邻近点的方法，减少了搜索范围，从而提高了搜索速 度。
【具体实施方式】 [0049] 二、本实施方式是对一所述的一种加速克里金插值的 方法的进一步说明，步骤三中所述搜索过程如下：
[0050] 1、将待估计点X横坐标值同已经排好序的观测点的横坐标比较，找到其在观测点 中的排序，即Xi〈X〈Xi+l;
[0051] 2、定义一大小为η的数组用于存储X的的η个邻近点，以X点所在位置开始交替向左 右两侧搜索，分两种情况处理：1、数组未被填满:将搜索到的点填入数组;2、数组已经被填 满:如果搜索到的点满足下述条件1则存替换数组内距X最大距离的邻近点，否则继续搜索； 如果满足条件2或条件3则完成搜索；
[0052]其中，条件1为:x到当前搜索到的观测点的距离小于数组内所有存储的观测点到X 的距离；
[0053]条件2为:x到当前搜索点的横坐标间的距离大于数组内所有存储的观测点到X的 距离；
[0054]条件3为:数组被填满。
【具体实施方式】 [0055] 三、本实施方式是对一或二所述的一种加速克里金插 值的方法的进一步说明，步骤五中具有相同邻近观测点的待估未知点的标识方法:如图1所 示，图中的每一个方格表示一个待估点，A、B…分别表示待估点的邻近点集合，如果相邻的 待估点具有同样的邻近点，那么在图中的方格中的字母也相同；
[0056] a、分别将每一个待估点同它的左侧的待估点比较(最左侧的待估点除外），如相 同，在图中表不为―；
[0057] b、分别将每一个待估点同它的上边的待估点相比较(最上层待估点除外），如相 同，在图中表示为T;
[0058] c、对于具有相同邻近点的待估点中最先出现的点（从左向右，从上向下数），即图1 中b图中标为字母的待估点，称为父节点，并按从左到右，从上到下的顺序标记顺序号，如图 1中c图所示；
[0059] d、将其它非首次出现的待估点称为首次出现的待估点的子节点，将其填上其父节 点的顺序号。
[0060] 【具体实施方式】四、本实施方式是对【具体实施方式】一至三之一所述的一种加速克里 金插值的方法的进一步说明，本发明方法适合于集群、多核CHJ或GPU硬件平台。
【主权项】
1. 一种加速克里金插值的方法，其特征在于它按W下步骤进行： 步骤一、在CPU端，按已知观测点的横坐标值对观测点从小到大排序； 步骤二、将排好序的数据传送到GPU，并启动GPU端克里金插值程序； 步骤S、在GPU中每个线程执行一个待估点的计算，所有线程首先捜索待估未知点X周 围n个已知观测点xj( j = l，2,. . .，n)，作为该未知点的邻近点； 步骤四、同步GPU中同一个workgroup内所有线程，待workgroup内所有的待估未知点的 邻近点捜索完成后，执行下一步； 步骤五、所有workgroup内的第一个线程比较所有相邻待估未知点的邻近点，并标识具 有相同邻近观测点的待估未知点； 其中，对于具有相同邻近点的待估点中最先出现的点，称为父节点； 步骤六、标记为父节点的GPU线程，根据变异函数公式及其拟合模型构造变异函数矩阵：在运个步骤中，只有标记为父节点的线程参与了计算并保存结果矩阵，其它线程即没 有消耗计算，也没有浪费存储空间； 步骤屯、标记为父节点的GPU线程求r的逆矩阵; 步骤八、GPU内所有线程构造自己的矩阵：步骤九、GPU内所有线程解方程组V =M^ xr^i，求出V，其中 ，y是拉格朗日 乘子； 步骤十、GPU内所有线程根据系数、估计待测值X2. 如权利要求1所述的一种加速克里金插值的方法，其特征在于步骤=中所述捜索过 程如下： 1、将待估计点X横坐标值同已经排好序的观测点的横坐标比较，找到其在观测点中的 排序，即 Xi<X<Xi+l;2. 定义一大小为n的数组用于存储X的的n个邻近点，Wx点所在位置开始交替向左右两 侧捜索，分两种情况处理：1、数组未被填满:将捜索到的点填入数组;2、数组已经被填满:如 果捜索到的点满足下述条件1则存替换数组内距X最大距离的邻近点，否则继续捜索；如果 满足条件2或条件3则完成捜索； 其中，条件1为:x到当前捜索到的观测点的距离小于数组内所有存储的观测点到X的距 离； 条件2为:x到当前捜索点的横坐标间的距离大于数组内所有存储的观测点到X的距离； 条件3为:数组被填满。3. 如权利要求1或2所述的一种加速克里金插值的方法，其特征在于步骤五中具有相同 邻近观测点的待估未知点的标识方法:每一个方格表示一个待估点，A、B…分别表示待估点 的邻近点集合，如果相邻的待估点具有同样的邻近点，那么在方格中的字母也相同； a、 分别将每一个待估点同它的左侧的待估点比较，最左侧的待估点除外，如相同，在方 格中表不为^; b、 分别将每一个待估点同它的上边的待估点相比较，最上层待估点除外，如相同，在方 格中表示为T; C、对于具有相同邻近点的待估点中最先出现的点，从左向右，从上向下数，标为字母的 待估点，称为父节点，并按从左到右，从上到下的顺序标记顺序号； d、将其它非首次出现的待估点称为首次出现的待估点的子节点，将其填上其父节点的 顺序号。4. 如权利要求3所述的一种加速克里金插值的方法，其特征在于本发明方法适合于集 群、多核CPU或GPU硬件平台。
【专利摘要】一种加速克里金插值的方法，涉及地学领域。本发明为解决现有加速克里金插值的方法仅从计算平台的计算资源的角度来加速，克里金插值中仍存在大量的冗余计算和存储的问题。一种加速克里金插值的方法，主要按以下步骤进行：搜索待估未知点x周围n个已知观测点；并标识具有相同邻近观测点的待估未知点，得到父节点；标记为父节点的GPU线程，及其拟合模型构造变异函数矩阵K′；标记为父节点的GPU线程，求K′的逆矩阵K′-1；GPU内所有线程构造自己的矩阵M′；GPU内所有线程解方程序组求出λ′；GPU内所有线程根据系数λi估计待测值x。本发明适用于地学领域。
【IPC分类】G06F17/16, G06F17/15
【公开号】CN105653501
【申请号】
【发明人】姜春雷, 张淑清, 张策
【申请人】中国科学院东北地理与农业生态研究所
【公开日】2016年6月8日
【申请日】2015年12月29日