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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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机构

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6 篇 中国科学技术大学
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4 篇 中国科学院深圳先...
3 篇 湖南城市学院
3 篇 上海理工大学
2 篇 华中科技大学
2 篇 中国科学院
2 篇 西安交通大学
2 篇 清华大学
2 篇 武汉科技大学
2 篇 西安电子科技大学
2 篇 北京大学
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1 篇 大连理工大学
1 篇 北京交通大学
1 篇 国防科学技术大学
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作者

4 篇 刘涛
4 篇 文高进
4 篇 彭蓉
4 篇 桂叶晨
3 篇 李肯立
3 篇 李熙铭
3 篇 chen qing-kui
3 篇 陈庆奎
3 篇 费雄伟
3 篇 阳王东
2 篇 wang chao
2 篇 王超
2 篇 解文博
2 篇 li ken-li
2 篇 蔡勇
2 篇 wen gaojin
2 篇 杜家宜
2 篇 yang wang-dong
2 篇 liu tao
2 篇 欧阳丹彤

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75 篇 中文
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排序：

薄壳结构的多GPU并行计算方法及其在车身设计中的应用研究

薄壳结构的多GPU并行计算方法及其在车身设计中的应用研究

引用

作者：汪超湖南大学

学位级别：硕士

基于壳单元理论的有限元分析方法广泛应用于汽车车身的CAE分析,在本文中主要用于解决板壳结构的非线性问题和板料冲压成形的仿真计算问题。随着有限元模型越来越复杂,仿真过程中需要处理庞大的计算量,所以计算仿真的效率较低。由于强大... 详细信息

基于壳单元理论的有限元分析方法广泛应用于汽车车身的CAE分析,在本文中主要用于解决板壳结构的非线性问题和板料冲压成形的仿真计算问题。随着有限元模型越来越复杂,仿真过程中需要处理庞大的计算量,所以计算仿真的效率较低。由于强大的数据处理能力,基于GPU的并行计算方法早已用于解决仿真分析中计算效率低的问题。但是,单个GPU受到硬件资源的限制,无法满足大规模计算的需求。当前的异构计算平台能够配置2-4块GPU设备,单机多路GPU的计算平台突破了单个GPU硬件资源的限制。本文主要工作就是将基于单机多路GPU的并行技术应用于解决薄壳结构的动态非线性问题和板料的冲压成形的仿真问题。具体的工作与成果如下:(1)在调用多个GPU对有限元模型进行仿真计算之前,合理的对有限元网格模型进行区域分解是相当重要的。本文基于METIS开源库开发了适用于本文算法的数据分区预处理系统从而实现了有限元网格数据的快速区域分解。该系统有两个优点:一是各子区域的计算量均衡,二是各区域间的边界点数量较小。(2)使用OpenMP和统一计算架构(CUDA)的混合编程模型实现了有限元显式求解的多GPU并行计算方法,并开发了具有自主知识产权的基于多GPU并行的车身结构分析软件。并行实现的大致思路分两方面:一方面为基于OpenMP模式CPU线程级并行,另一方面为基于CUDA架构的GPU轻量级线程并行。前者主要是通过开辟与GPU设备数量相同的CPU线程数,一个CPU线程控制着一个GPU设备的启动与挂起。后者则主要是通过建立GPU线程与单元、节点、自由度的抽象映射关系,从而实现基于BT壳单元理论的显式迭代求解部分在多GPU上全过程处理。(3)在基于预索引策略的节点内力组装过程中,在处理百万级单元规模的有限元模型时,计算的循环量达到万亿级别,耗时相当严重。因此,本文对此预索引策略加以改进,同样处理百万级单元规模的有限元模型时,计算的循环量则只有千万级别,从而降低了算法的时间复杂度,明显的缩短了索引时间。对板壳非线性问题进行数值仿真,计算的结果表明,本文提出的基于多GPU的并行计算方法能满足工程问题的精度要求,并且计算效率得到了明显的提升。在四路Titan Xp GPU工作站上对10,889,568自由度的车身弹性变形问题进行求解时,四路GPU的计算绝对加速比可达73倍,相对加速比可达3.4,非常接近理论值。(4)本文提出了适用于板料冲压成形仿真计算的多GPU并行计算方法。针对显式迭代过程中的求解特征,提出了包括弹塑性材料本构的单元计算的多GPU并行计算方法以及接触力求解的GPU并行计算方法,实现了板料冲压成形仿真的显式迭代过程的全流程并行。通过数值算例测试基于多GPU的板料冲压成形仿真的并行计算方法的计算精度和计算效率。结果表明:在计算精度方面,基于多GPU计算平台的并行计算方法的仿真结果与基于CPU平台的计算方法的结果是一致的;在计算效率方面,对单元规模为49万的板料有限元模型进行数值计算时,相比串行程序的计算速度,基于四路Titan Xp GPU计算平台可达到近210倍的绝对加速比。

关键词：图形处理器 OpenMP 统一计算架构多GPU并行计算 BT壳单元板料冲压成形

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基于高性能计算的脑电信号分析

基于高性能计算的脑电信号分析

引用

作者：蒋洁燕山大学

学位级别：硕士

人脑由大约140万亿神经细胞组成,是人体内结构最复杂的器官之一,脑电信号是许多神经元共同活动的结果,反映出脑神经的电生理运动。脑电信号的研究从开始被发现就紧紧与应用结合在一起,目前,脑电信号的研究已不仅仅是应用在疾病的诊断方... 详细信息

人脑由大约140万亿神经细胞组成,是人体内结构最复杂的器官之一,脑电信号是许多神经元共同活动的结果,反映出脑神经的电生理运动。脑电信号的研究从开始被发现就紧紧与应用结合在一起,目前,脑电信号的研究已不仅仅是应用在疾病的诊断方面,在一些早期预防以及后期功能康复方面也产生了积极的作用。因此,对脑电信号处理分析方法的研究就显得尤为重要。由于脑电信号数据量非常大,处理难度大,耗时长,研究如何高效快速地对脑电信号进行分析处理并得到精确度高的结果成为本文的重点。本文采用的是算法与程序开发相结合的方法,首先对一组麻醉脑电数据通过集合经验模态(EEMD)分解算法进行处理分析,其中EEMD是一种新的自适应时频分析方法,特别适合于处理嘈杂的非线性或非平稳数据,比如在脑电图中采集的数据,提取有用信息。然而EEMD算法类型是高度计算密集型的,所以在此我们应用高性能计算完成其加速运算。本课题使用的是NVIDIA公司推出的基于GPU的CUDA(统一计算设备架构),主要的研究工作是对脑电信号进行分析处理得到有用信息,并提取其高密度和高复杂度的计算任务,应用高性能计算——CUDA来实现快速准确得到分析结果的目的。其次采用时空动力学机制对癫痫脑电信号进行判别分析,主要目的是对癫痫发作的发作初期、发作期、发作后期脑电信号进行准确的区分,有助于临床诊断和治疗。结果显示,高性能并行计算在对脑电信号的分析处理过程中,在不影响准确度的情况下,其运算速度大大提高,极大的缩短了信号分析处理周期。其次,时空动力学机制对癫痫发作的分期判别具有较高的准确度。

关键词：脑电信号时空动力学集合经验模态分解图形处理器统一计算架构自回归

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基于GPU和切片的分组密码算法高速实现方法研究

基于GPU和切片的分组密码算法高速实现方法研究

引用

作者：解文博桂林电子科技大学

学位级别：硕士

分组密码由于在软硬件上实现便捷,常被用于数据加密及隐私保护。如何在大数据环境下,对分组密码进行高速实现,以提供安全支持,成为学术界与工业界讨论的热点问题。关于分组密码的快速实现可以在软硬件两大方面进行优化,在硬件方面的优... 详细信息

分组密码由于在软硬件上实现便捷,常被用于数据加密及隐私保护。如何在大数据环境下,对分组密码进行高速实现,以提供安全支持,成为学术界与工业界讨论的热点问题。关于分组密码的快速实现可以在软硬件两大方面进行优化,在硬件方面的优化主要是利用图形处理器(GPU)实现,基于GPU的多线程、适合并行计算等优点对算法进行优化实现;在软件方面的优化主要是切片技术的应用,基于切片技术在软件实现中模拟硬件的实现方式的思想进而达到提升实现性能的目的。本文基于GPU和切片技术,研究分组密码的算法高速实现方法,工作内容包括:1.提出一种针对SKINNY加密算法在GPU下的快速实现方案。基于SKINNY密码算法结构特征提出优化方案,将5个分步操作优化整合为1个整体运算;然后,分析该算法的电子密码本(ECB)模式和计数器(CTR)模式的特性,并给出并行粒度、内存分配等并行设计方案。研究结果表明:基于CUDA实现的SKINNY算法的效率和吞吐量得到较大提升,其中ECB模式的加速效率峰值为99.85%,加速比峰值为671,CTR模式加速效率峰值为99.87%,加速比峰值为765。与已有AES和SKINNY并行算法比较,新提出的SKINNY并行算法的吞吐量分别是其它们的吞吐量的1.29倍和2.55倍。2.提出一种针对国密算法SM4的GPU并行方案。通过对分组密码SKINNY算法的分析和实现推广到对国密算法SM4的研究,基于SM4密码算法的结构特征,结合CUDA的特性,通过页锁定内存和CUDA流的引入,对SM4算法进行优化,提升其性能。实验结果表明:SM4算法在最终获得的加速比峰值为89,吞吐量峰值可达31.41Gbps。与已有SM4并行算法相比,本文的实现结果最高有了3.44倍的性能提升。3.提出一种基于GPU和固定切片技术的AES算法快速实现新方案。基于AES的结构特点,在CUDA下通过将AES某些切片进行固定,并对其线性层进行相应的调整,进而提升该算法性能。进一步地采用全比特固定和半比特固定实现AES,发现两种方法所用时间和数据吞吐量相差不大,但半比特固定实现所用操作数更少。研究结果表明:固定切片技术的应用能够提升AES算法的性能,并提高其空间利用率;应用固定切片技术实现AES算法,在CPU和GPU下分别有2.60和5.88倍的性能提升,GPU下获得的加速比峰值达到310。与已有AES并行算法相比,本文的实现结果最高有了21.6倍的性能提升。

关键词：分组密码图形处理器统一计算架构比特切片并行技术

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异构模型下彩虹表密码分析算法的改进与实现

异构模型下彩虹表密码分析算法的改进与实现

引用

作者：田玉龙上海交通大学

学位级别：硕士

密码分析的问题可以通过穷搜索或查表法解决。但是它们分别需要需要大量的时间与存储空间。进而,穷搜索与查表法存在比较大的局限。彩虹表密码分析算法是时间与空间两个维度上的一类折中算法。与前者相比,彩虹表的适用性更广2003年,Oech... 详细信息

密码分析的问题可以通过穷搜索或查表法解决。但是它们分别需要需要大量的时间与存储空间。进而,穷搜索与查表法存在比较大的局限。彩虹表密码分析算法是时间与空间两个维度上的一类折中算法。与前者相比,彩虹表的适用性更广2003年,Oechslin提出了彩虹表算法,并使用它实现了对Win-dows XP登录系统使用的LM算法的破解。但是,Oechslin没有深入分析预计算所需要的时间。我们发现,在彩虹表的很多应用中,预计算所需的时间仍然在可接受的范围之外。因此,本课题主要动机是减少预计算所需要的时间。近些年来,科学计算领域已经开始大量采用基于中央处理器与图形处理器的异构模型。在所有异构计算解决方案中,NVIDIA的统一计算架构(CUDA)应用最为广泛。新架构给我们带来了新的机遇,与此同时也带来了新的挑战。鉴于彩虹表算法的实际需求以及CUDA异构模型能提供的强大计算能力,本课题基于CUDA异构模型,改进与实现了彩虹表算法。具体而言,本文涉及的主要工作与创新点如下：一、研究彩虹表算法,并提出改进方案。本文分析了在线阶段中,理论研究与工程实现之间的差异。基于此,提出了优化参数选择与改进表结构的方法。优化参数选择侧重在通用性。而改进表结构侧重在一类新的结构。二、研究CUDA编程模型,实现彩虹表算法。本文讨论了CUDA编程的特性与优化方法。首次全面考虑异构模型的引进对彩虹表每一个阶段的影响。与此同时,考虑到图形处理器的特点,本文还讨论了归约函数的实现与线程参数的选择。最后,基于彩虹表与图形处理器的特性,对HMAC-MD5算法的实现提出了改进的方法。三、基于改进与实现,完成了对比实验。基于提出的方案,在多平台上完成了离线与在线阶段的对比实验。通过对比实验,一方面,验证了文章中的一些结论；另外一方面,也验证了与传统的计算模型相比,异构模型下,离线阶段与在线阶段分别只需要1/40与1/3的成本。最后,通过深入分析实验结果,我们得出彩虹表的瓶颈在硬件与函数实现。破解的瓶颈则在对链重构上

关键词：彩虹表密码分析图形处理器统一计算架构 HMAC-MD5

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Grad-Shafranov方程快速求解优化研究

Grad-Shafranov方程快速求解优化研究

引用

作者：胡金迪中国科学技术大学

学位级别：硕士

在等离子体平衡重建迭代过程中,我们需要快速求解Grad-Shafranov(G-S)方程。在目前的EAST等离子体平衡重建PEFIT代码中,采用五点差分方法通过离散正弦变换(DST)在65×65网格中进行快速求解,当网格进一步扩展到更精细的129x129或257x... 详细信息

在等离子体平衡重建迭代过程中,我们需要快速求解Grad-Shafranov(G-S)方程。在目前的EAST等离子体平衡重建PEFIT代码中,采用五点差分方法通过离散正弦变换(DST)在65×65网格中进行快速求解,当网格进一步扩展到更精细的129x129或257x257时,其需要耗费的时间将成倍增长,将严重影响等离子体平衡重建的实时性。本文开展了多种改进算法的研究,并采用具有四阶精度的紧致差分格式离散化G-S方程,并在此基础上通过DST方法快速求解,获得更好的加速比,并成功应用到PEFIT代码中。本文首先描述了低网格下基于GPU的多重网格方法加速,在串行条件下,多重网格方法要优于DST方法,但多次实践证明,在使用GPU加速后多重网格算法并没有提供好的加速比。通过经验总结,证明多重网格算法无法满足实时要求。本文着重描述了如何构造具有四阶精度的紧致差分格式的Grad-Shafranov离散方程,并使用DST技术进行快速求解,实现基于紧致差分格式的快速G-S方程求解。结果表明,在65 × 65网格下,在给定方程右端项电流分布的前提下,使用GPU求解G-S方程所需时间大约为34μs。此外,本文还提出了一种扩展网格剩余节点值的估算方法。目前Grad-Shafranov方程用于实时算法是在二维空间下进行的,而Grad-Shafranov方程属于线性椭圆偏微分方程的一种,本文尝试了将离散正弦变换技术应用到规则区域内三维空间下椭圆偏微分方程的快速求解方法中,并使用了 CUDA进行了加速。

关键词： Grad-Shafranov方程平衡重建紧致差分统一计算架构 GPU

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使用可程式化繪圖管線及CUDA之頻域下三維電磁結構中能量流動的視覺化處理

使用可程式化繪圖管線及CUDA之頻域下三維電磁結構中能量流動的視...

引用

作者：蔡弘毅臺灣大學

学位级别：碩士

随着科技的演进，人们不断追求着摩尔定律，在IC越来越小的情况下，越来越多的问题浮现出来，如何提供设计者一个良好的电路设计环境是我们非常重视的。为了了解电路内部的各种现象，设计者可以透过各种商用软体来预先模拟。尽管模拟技... 详细信息

随着科技的演进，人们不断追求着摩尔定律，在IC越来越小的情况下，越来越多的问题浮现出来，如何提供设计者一个良好的电路设计环境是我们非常重视的。为了了解电路内部的各种现象，设计者可以透过各种商用软体来预先模拟。尽管模拟技术不断演进，依旧无法满足每一位使用者的需求，因此，我们利用商用软体所产生的资料并加以处理，产生出我们需要了解的资料，以利电路设计。在本论文中，透过电路布局图(GDSII)及三维电磁模拟软体HFSS所产生的电磁场向量和坡印廷向量(Poynting Vector)，再透过开放图形库(Open Graphic Library, OpenGL)，将资料处理成三维模型图，让使用者可以看到电磁场传递的方向及大小，另一方面，透过坡印廷向量计算出空间中能量损耗的状况，并且以统一计算架构(Compute Unified Device Architecture, CUDA)加速运算速度，让使用者可以即时的观察能量流动的状况，以了解电磁干扰对电路所造成的影响并加以避免。

关键词：三維電磁結構功率流動線功率損耗開放圖形庫可程式化繪圖管線統一計算架構

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基于CPU和GPU的雷达目标识别算法并行实现

基于CPU和GPU的雷达目标识别算法并行实现

引用

作者：钟银都西安电子科技大学

学位级别：硕士

现代战争对雷达的自动化和智能化水平提出了较高的要求,以雷达目标识别为代表的智能信息处理技术受到了广泛的关注。随着雷达信号带宽的持续提高以及识别数据库中目标种类的不断增加,给实时地完成目标识别任务带来了极大的挑战。由于雷... 详细信息

现代战争对雷达的自动化和智能化水平提出了较高的要求,以雷达目标识别为代表的智能信息处理技术受到了广泛的关注。随着雷达信号带宽的持续提高以及识别数据库中目标种类的不断增加,给实时地完成目标识别任务带来了极大的挑战。由于雷达目标识别任务具有良好的并行结构,高效的并行处理算法成为了目标识别技术领域的研究热点。与此同时,以中央处理器(CPU)和图形处理器(GPU)为代表的硬件处理器的并行处理能力也越来越强大,这为雷达目标识别算法的并行加速提供了可能。基于上述背景,本文开展了雷达高分辨距离像(HRRP)识别相关算法的并行设计研究,并在多核心CPU处理器硬件平台和CPU+GPU的异构平台下进行了算法实现。主要工作内容概括如下:1.结合线性调频脉冲体制雷达HRRP识别流程,对每个环节常用算法的原理进行阐述。首先介绍了针对大时宽带宽信号脉冲压缩处理的分段脉冲压缩算法;然后介绍了针对相参积累期间目标越距离单元走动问题的Keystone变换及其两种常用实现方式,即DFT+IFFT算法和Chirp-Z算法;接着介绍了针对HRRP数据敏感性问题的常用预处理方法;最后介绍了四种经典的统计识别模型和卷积神经网络识别模型。2.阐述了CPU和GPU处理器硬件结构的区别,然后给出了针对多核心CPU处理器并行编程的C++11多线程编程方法,以及针对NVIDIA GPU处理器并行编程的统一计算架构(CUDA)的编程、执行模型。最后给出了CUDA并行编程的调试分析方法及内核优化技巧。3.详细分析了HRRP识别流程中各算法的并行结构,针对性地设计了相应的并行实现方案,完成了各个算法在CPU平台下的单线程实现和多线程并行实现以及在CPU+GPU平台下的多线程并行实现。通过仿真实验检验了各算法在两种并行实现方式下的运行结果,并以CPU单线程运行时间为基准,对比分析了两种并行实现方式下的加速效果。其中,分段脉冲压缩算法、DFT+IFFT算法、Chirp-Z算法、迭代对齐算法、最大相关系数(MCC)分类器和自适应高斯分类器(AGC)的建模、MCC识别、AGC识别、因子分析(FA)建模和复因子分析(CFA)建模过程的CPU多线程实现可以达到3～5倍的加速效果,相应的GPU并行实现也都可以达到5倍以上的加速效果;此外,基于卷积神经网络的识别方法也取得了一定的加速效果。这说明基于CPU的多线程并行实现方式和基于CPU+GPU异构平台的并行实现方式能够显著提升雷达目标识别任务的实时性。

关键词：高分辨距离像目标识别多线程并行计算统一计算架构

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基于液晶调制和并行计算的实时偏振成像系统研制

基于液晶调制和并行计算的实时偏振成像系统研制

引用

作者：黄孜诚南京理工大学

学位级别：硕士

偏振参数成像技术,有别于传统的依赖于光强差成像的直观成像,在材料科学、遥感探测、生物医学、军事侦察等领域有着重要的应用,是对物质鉴别的一种有效的手段。本文针对如何提高偏振参数成像的速度和效率,实现对偏振参数图像的实时、动... 详细信息

偏振参数成像技术,有别于传统的依赖于光强差成像的直观成像,在材料科学、遥感探测、生物医学、军事侦察等领域有着重要的应用,是对物质鉴别的一种有效的手段。本文针对如何提高偏振参数成像的速度和效率,实现对偏振参数图像的实时、动态测量展开研究。在理论上,根据偏振光的琼斯矩阵和斯托克斯矩阵表示形式,推导了使用相位延迟器件作为偏振调制器,在偏振参数成像中的计算方法,并通过调整光路配置降低计算复杂度。采用液晶相位可变延迟器为核心,搭建高速偏振参数成像光学系统,实现了对入射光波偏振态的高速调制。以直接数字频率合成技术为核心,设计制作了液晶驱动控制器,并集成有温度补偿模块,以提高液晶调制精度和使用范围。更集成有相机外部触发控制模块,实现了对相机的外部控制,整个硬件测量系统以液晶控制器为核心构成一个有机的整体。此外使用统一计算架构(CUDA)并行计算平台,开发编写并行计算程序,实现了对偏振参数图像的实时计算,满足了实时测量的要求。在完成液晶相位延迟器的延迟特性标定后,通过实验验证了系统的可行性,分析了测量误差的来源,并提出了改进方案,通过对比试验验证了改进后系统的性能。本文为高速偏振参数成像的进一步应用提供了可靠的技术方案。

关键词：偏振参数成像液晶相位延迟器直接数字频率合成并行计算统一计算架构

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平行化蒙地卡罗围棋程式之研究

平行化蒙地卡罗围棋程式之研究

引用

作者：陈文诚长荣大学

学位级别：硕士

以Monte Carlo Tree Search 演算法实作的电脑围棋近年来开始崭露头角，然而在时间的限制下，模拟结果的精确度往往不佳。因此，如何使该方法在短时间内有较高的胜率便成了重要的研究方向。本论文对于上述问题提出两种解决方式：以多执... 详细信息

以Monte Carlo Tree Search 演算法实作的电脑围棋近年来开始崭露头角，然而在时间的限制下，模拟结果的精确度往往不佳。因此，如何使该方法在短时间内有较高的胜率便成了重要的研究方向。本论文对于上述问题提出两种解决方式：以多执行绪的GPU架构为基础实作CUDA平行化的专家知识库搜寻系统，借由降低专家知识库的比对时间，提供后续有更充足的时间模拟棋局。另一方面，本文运用Hadoop容易建置平行化系统的特性，透过Hadoop Streaming工具将UCT程式分散到此平行环境底下的电脑节点，并使用主从式架构的设计方式，让现有的围棋程式Wingo立即地接收并统整各个机器上的模拟结果，从中找出最佳的一手。实验结果显示，若专家知识库规模持续成长，相较于单机搜寻CUDA平行搜寻系统能省下更多时间。而Wingo围棋程式导入Hadoop平行化系统后，对抗单机版Wingo时，模拟次数虽然减少却还能保持压倒性的优势。

关键词：蒙地卡罗搜寻树统一计算架构 Hadoop Hadoop Streaming 主从式架构

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自适应方向提升小波图像分解在CUDA上的可扩展实现

自适应方向提升小波图像分解在CUDA上的可扩展实现

引用

作者：尹龙华中科技大学

学位级别：硕士

基于小波变换的图像压缩方法是一直以来都是图像处理领域比较重要的一个研究方向，而基于提升结构的小波变换能够方便的实现从整数到整数的变换。自适应方向提升(AdaptiveDirectionalLifting,ADL)小波能够在分数像素精度上检测图像的纹... 详细信息

基于小波变换的图像压缩方法是一直以来都是图像处理领域比较重要的一个研究方向，而基于提升结构的小波变换能够方便的实现从整数到整数的变换。自适应方向提升(AdaptiveDirectionalLifting,ADL)小波能够在分数像素精度上检测图像的纹理方向，并沿纹理方向进行提升小波变换。另一方面，依靠单个核心进行计算的图像压缩技术在效率的提升方面是很有限的，而并行计算是提高处理速度的有效手段。CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)为寻找高性能的并行图像压缩算法开辟了新的途径。由于ADL算法需要在变换过程中进行插值操作，并且还要选择最佳提升方向，因此比一般的提升小波变换计算量要大。针对计算量大这一问题，做了一系列研究和改进：分析了ADL算法的执行流程，并分析了其访存和计算性能;针对访存和计算性能进行了改进，并进行了比较;还分析了ADL算法内在的并行性，然后结合CUDA平台的特性，将ADL变换过程划分为适合并行实现的变换步骤;从线程块和线程两个层次的并行性、不同提升步骤之间的数据依赖等方面考虑，分析了已有算法存在的缺陷，并做出了相应的改进，如采用可分离的核函数避免不同线程之间的不必要的等待时间，合理划分计算任务以消除不同提升步骤之间的数据依赖，采用Slice配置方案提高线程块内线程的并行度等;最后通过实验验证了原有算法和改进算法的效果，实验所得数据表明文中提出的算法，相比原来的算法都取得了更好的加速比。

关键词：小波变换自适应方向提升并行统一计算架构

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