1實驗背景
3D3C-PIV是PIV測量系統的一種，支持瞬時測量一個三維體空間內所有三個速度分量。三維速度場計算過程可分為體標定，體素空間重構和三維互相關計算三個步驟，見圖1。
圖1 3D3C PIV計算步驟
遇到流場計算有效體素過多、計算窗口過多時，如噴射流場的計算，傳統CPU單線程計算耗時長，或因計算內存空間不足，導致結果無法計算。
GPU，即通過CUDA編程，同時執行數千個線程，支持大規模并行計算圖像，顯著提高PIV流場計算效率。
2實驗目的
定量驗證擁有不同粒子數的常見3D3C-PIV流場下GPU加速效能。
3實驗環境
表1 實驗測試環境表
4實驗設計
4.1 設計四項實驗流場工況環境如下（采集原始圖像見附圖）：
表2 實驗流場工況環境表
采用4臺千眼狼PIV高速攝像機采集的四項實驗流場原始圖像如圖2~圖5所示：
圖2 實驗流場1-仿真平流場 原始采集圖像
圖3 實驗流場2-攪拌水流場（少粒子）原始采集圖像
圖4 實驗流場3-攪拌水流場（多粒子）原始采集圖像
圖5 實驗流場4-噴射氣流場原始采集圖像
4.2 按3D3C-PIV計算步驟分割為兩個階段，分階段定量研究GPU提速效能。
體素空間重構計算階段，分別采用CPU、GPU計算，比較耗時。
三維互相關計算階段，分別采用CPU、GPU計算，比較耗時。
5實驗數據
5.1 實驗1-仿真平流場
5.1.1 CPU體素空間重構與GPU體素空間重構計算結果橫比，見圖6。
圖6
耗時結果：CPU耗時15.8s，GPU僅1.2s, 重投影誤差評價均為1。
5.1.2 CPU與GPU三維互相關計算結果橫比，見圖7。
圖7
耗時結果：CPU耗時2.9s，GPU僅0.8s。
5.2 實驗2-攪拌水流場（少粒子）
5.2.1 CPU體素空間重構與GPU體素空間重構計算結果橫比，見圖8。
圖8
耗時結果：CPU耗時3.2s，重投影誤差評價0.9849；GPU僅0.9s, 重投影誤差評價為0.9749。
5.2.2 CPU與GPU三維互相關計算結果橫比，見圖9。
圖9
耗時結果：CPU耗時2.1s， GPU僅0.8s。
5.3實驗3-攪拌水流場（多粒子）
5.3.1 CPU體素空間重構與GPU體素空間重構計算結果橫比，見圖10。
圖10
耗時結果：CPU耗時35.6s，重投影誤差評價0.9762；GPU僅8.0s, 重投影誤差評價為0.9723。
5.3.2 CPU與GPU三維互相關計算結果橫比，見圖11。
圖11
耗時結果：CPU耗時76.0s；GPU僅11.4s。
5.4實驗4-噴射氣流流場
5.4.1 CPU體素空間重構與GPU體素空間重構計算結果橫比，CPU無力計算，GPU耗時約20.0s, 重投影誤差評價為0.9946。
5.4.2 CPU與GPU三維互相關計算結果橫比，CPU依然無力計算， GPU計算耗時約40s。圖12為GPU互相關計算結果，見圖12。
圖12
6實驗結論
兩階段計算耗時合并后（總耗時=體素重構耗時×2+互相關耗時），橫向對比結果如圖13所示，GPU提速效果明顯，粒子稠密狀態下，約為CPU的4倍。實驗4粒子非常稠密狀態下，CPU已無力計算，GPU仍可順利完成體素重構與三維互相關運算。
圖13 四組實驗重構+互相關計算耗時對比
集成GPU加速技術的千眼狼PIV流場測量軟件，可同時處理大量圖像數據，最大化利用內存和緩存，適用于三維體空間內復雜流場的計算。
附 千眼狼自研PIV流場測量軟件、硬件
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