编辑按：本文为介绍 NVIDIA 2016 年度全球影响力大奖五名决赛入围者的系列文章之一。NVIDIA 每年颁发 15 万美元给使用 NVIDIA 技术，在解决社会、人道与环境问题方面取得突破性进展的研究人员。
气候变迁造成海平面上升可能会直接影响全球四分之一的人口，但精确测量这一数据对气候科学家而言却是一项艰巨的挑战。
过去常常以陆地上的仪器刻度来测量判断海平面，但是这里有一个问题：由于地质的构造，地球的地壳也在移动。所以，就算仪器上显示海平面维持不变，仍有可能因为陆地移动而搞错数据。
瑞典查尔姆斯理工大学的 Thomas Hobiger 和研究伙伴正在利用 GPS 接收器和并行计算技术来解决这个问题。他们不参照陆地上的仪器刻度来测量水平面，而是采用反射自静态来源的信号，这个静态来源便是全球导航卫星系统反射信号，又称为 GNSS-R。
以图表方式说明软件定义无线电 GNSS-R
解决方案的数据流内容。收到直接 (RHCP)
与反射 (LHCP) 信号，转换为 A／D，再经由
1 Gbit 以太网连接发送到主机 PC，交由
Tesla K40 GPU 处理信号。
他们的研究成果就是这么巧。据纽约时报报道，两支不同的研究团队上周发表他们的研究发现，都指出如今海平面正以近三千年来最快的速度上升。
Hobiger 及其团队的研究让他们成为 NVIDIA 2016 年度全球影响力大奖决赛的五名入围者之一。NVIDIA 每年颁发 15 万美元给使用 NVIDIA 技术，在解决社会、人道与环境问题方面取得突破性进展的研究人员。
2009 年召开的首届 NVIDIA GPU 技术大会带给 Hobiger 莫大的启发，当时来自世界各地的研究人员齐聚大会，分享他们对 GPU 运算的独到见解。自那时起，Hobiger 便开始使用 GPU 来处理降雪深度、水平面和原子钟的数据。
在过去的一年半里，Hobiger 的团队一直专注于使用 GNSS-R 测量海平面的项目。他们沿海岸线布设 GPS 接收器，接收水面反射的 GPS 信号，然后 NVIDIA GPU 会处理这些信号数据，实时计算水平面。这一方法提高了测量精准度。
虽然 Hobiger 选择的反射测量技术的精准度可达到厘米水平，但却需要非常强大的后端处理能力才能使此解决方案更具实用性。正是 NVIDIA GPU 及 CUDA 编程模型的存在使得 GNSS-R 解决方案降低了成本且提高了效率。
上图为去年 3 月时长达 60 个小时的测试结果。软件接收器的海平面高度（红线）和邻近潮汐观测站的测量结果（蓝线）共同绘制。比较两者得出小于 9 mm 的均方根值 (RMS)，相关性高于 0.995。
“硬件测量方案很难实施，既耗费时间又非常死板。但如果我们在软件上处理这些信号，可能性则是无限的，”Hobiger 说，“这正是我们使用 GPU，尤其是 CUDA 架构的原因。”
他们的团队使用 CUDA 的 cuFFT 库来处理数据，正因如此，Hobiger 指出他们的解决方案要比其他研究机构使用的类似的硬件测量方法成本更低廉。
反射测量系统的数据以高达每秒 800 mb 的速度不断流入。Hobiger 的团队使用 NVIDIA Tesla 和 GeForce GPU 的平行处理能力，目前就可以跟上信息洪流的速度。
“如果没有使用这些 GPU，我们便无法实时处理所有信号，”Hobiger 说。
Hobiger 的团队使用开源架构的软件，可在桌面设备上搭配其他区域海平面测量仪器使用。
“了解我们的星球，以及它未来可能的变化情况至关重要，”Hobiger 说，“每个人都应提高对地球科学的认知，因为它是我们自己的星球。”
2016 年度全球影响力大奖得主将在 4 月 4-7 日于硅谷举办的 GPU 技术大会上公布。
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