检索结果-内蒙古大学图书馆

测绘科学技术学报 2013年第1期30卷 73-77页

作者：闸旋王慧程挺李鹏程陈永枫信息工程大学地理空间信息学院 78155部队

对机载激光雷达获取点云数据进行滤波时,因其数据量大,往往会耗费很多时间。在传统数学形态学LiDAR点云滤波方法基础上,提出利用基于GPU的并行技术,将大量密集运算分配到众多计算单元上并行执行,达到快速滤波的目的。通过相应的实验,验... 详细信息

对机载激光雷达获取点云数据进行滤波时,因其数据量大,往往会耗费很多时间。在传统数学形态学LiDAR点云滤波方法基础上,提出利用基于GPU的并行技术,将大量密集运算分配到众多计算单元上并行执行,达到快速滤波的目的。通过相应的实验,验证了利用GPU并行计算技术实现的LiDAR点云快速滤波的正确性与可行性。

关键词：激光雷达数学形态学点云滤波图形处理单元统一计算设备架构

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基于GPU的宽带干涉仪测向算法实现

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现代雷达 2012年第1期34卷 35-39页

作者：蒋林鸿何子述程婷贾可新电子科技大学电子工程学院成都611731

相关干涉仪算法具有实现简单和精度高等优点,但将其运用于宽带测向时存在运算量较大等问题,文中针对该问题提出一种基于GPU的宽带干涉仪测向算法实现,利用CUDA技术对传统相关算法进行改进,使之能够适应于GPU平台并充分发挥图形处理器强... 详细信息

相关干涉仪算法具有实现简单和精度高等优点,但将其运用于宽带测向时存在运算量较大等问题,文中针对该问题提出一种基于GPU的宽带干涉仪测向算法实现,利用CUDA技术对传统相关算法进行改进,使之能够适应于GPU平台并充分发挥图形处理器强大的浮点运算能力及其出色的并行执行性,进而使算法在执行速度上能获得极大提升。算法中采用向量1范数并通过插值拟合得到来波方向的精确估计,仿真结果表明,算法在满足实时性要求的同时也能够保证较高精度。相比于CPU平台,算法的GPU实现能够获得很高的时间加速比。

关键词：宽带测向相关干涉仪 GPU平台统一计算设备架构波达方向

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基于GPU的PSO-BP神经网络DOA估计

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计算机应用研究 2015年第10期32卷 2963-2966页

作者：陈风田雨波张贞凯江苏科技大学电子信息学院江苏镇江212003

粒子群优化(PSO)算法与误差反向传播(BP)算法相结合训练神经网络(PSO-BP-NN),可以有效提高网络的泛化能力,但是面临的最大问题就是计算时间过长。为此,提出了基于图形处理单元(GPU)的并行加速解决方案,并基于该方法对波达方向(DOA)估计... 详细信息

粒子群优化(PSO)算法与误差反向传播(BP)算法相结合训练神经网络(PSO-BP-NN),可以有效提高网络的泛化能力,但是面临的最大问题就是计算时间过长。为此,提出了基于图形处理单元(GPU)的并行加速解决方案,并基于该方法对波达方向(DOA)估计问题进行了建模。在算法执行过程中,利用粒子群神经网络(PSO-NN)粒子行为的可并行性和误差反向传播神经网络(BP-NN)样本训练的可并行性来减少神经网络(NN)的训练时间。在统一计算设备架构(CUDA)下对DOA估计进行了NN建模。数值计算结果表明,相对于CPU端串行PSO-BP-NN,GPU端并行PSO-BP-NN在收敛稳定性一致的前提下取得了65倍的计算加速比。

关键词：波达方向估计粒子群优化神经网络图形处理单元统一计算设备架构

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基于CUDA的硬质合金可转位刀片缺陷检测方法研究

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现代制造工程 2013年第4期 101-104页

作者：董志鹏叶峰田学军汪迪华南理工大学机械与汽车工程学院广州510641 湛江师范学院基础教育学院湛江524000

在精密加工中,刀片的质量直接影响产品的加工精度。对于刀片生产厂家来说,在刀片生产过程中,快速有效地对其进行在线缺陷检测的需求已非常迫切。鉴于此,针对硬质合金可转位刀片,专门研究设计了一种采用机器视觉技术基于统一计算设备架构... 详细信息

在精密加工中,刀片的质量直接影响产品的加工精度。对于刀片生产厂家来说,在刀片生产过程中,快速有效地对其进行在线缺陷检测的需求已非常迫切。鉴于此,针对硬质合金可转位刀片,专门研究设计了一种采用机器视觉技术基于统一计算设备架构(CUDA)方案的缺陷检测方法。

关键词：机器视觉缺陷检测硬质合金可转位刀片图像处理统一计算设备架构

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基于CUDA的H.264去方块滤波的设计与实现

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电视技术 2010年第5期34卷 44-46页

作者：孙立王健郭春辉季晓勇南京大学电子科学与工程系江苏南京210093

详细分析了统一计算设备架构(CUDA)的编程模型,从并行计算角度对H.264视频编解码中的去方块滤波进行研究和优化,提出了基于CUDA加速的去方块滤波并行处理方法。通过对高清测试序列的实验表明,利用GPU并行处理能力能够明显提高视频编解... 详细信息

详细分析了统一计算设备架构(CUDA)的编程模型,从并行计算角度对H.264视频编解码中的去方块滤波进行研究和优化,提出了基于CUDA加速的去方块滤波并行处理方法。通过对高清测试序列的实验表明,利用GPU并行处理能力能够明显提高视频编解码速度,并有效降低CPU资源占用率。

关键词：统一计算设备架构 H.264 去方块滤波高清并行计算

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基于CUDA的词对齐并行计算方法

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计算机应用 2017年第A2期37卷 32-34,47页

作者：李龚亮敬思远中国工程物理研究院计算应用研究所四川绵阳621000 乐山师范学院计算机科学学院四川乐山614000

针对词对齐算法在处理大规模平行语料时计算时间复杂度较高的问题,提出一种基于图形处理器(GPU)的词对齐并行计算方法。首先分析了大规模语料中句对长度的分布特征,结合现代GPU的体系架构,提出基于预排序的任务分配策略;然后基于统一计... 详细信息

针对词对齐算法在处理大规模平行语料时计算时间复杂度较高的问题,提出一种基于图形处理器(GPU)的词对齐并行计算方法。首先分析了大规模语料中句对长度的分布特征,结合现代GPU的体系架构,提出基于预排序的任务分配策略;然后基于统一计算设备架构(CUDA)完成对词对齐算法中的期望计算、期望最大化两个核心步骤的并行实现。在NVIDIA Tesla K40M图形处理器上进行了实验,结果表明,该方法与GIZA++相比最高达到246的加速比。

关键词：词对齐最大期望算法并行计算统一计算设备架构图形处理器

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CUDA加速的DNA-蛋白质匹配及其优化

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电子技术应用 2013年第9期39卷 135-138页

作者：陈春雷慕德俊张慧翔胡伟西北工业大学自动化学院陕西西安710072

设计实现了一种使用统一计算设备架构(CUDA)加速DNA-蛋白质匹配的方法。详细介绍了一种基于退火算法的DNA-蛋白质匹配方法和CUDA的特点,从计算的角度对匹配方法进行了分析。基于CUDA设计实现并行化方法,并根据CUDA的线程调度策略对并行... 详细信息

设计实现了一种使用统一计算设备架构(CUDA)加速DNA-蛋白质匹配的方法。详细介绍了一种基于退火算法的DNA-蛋白质匹配方法和CUDA的特点,从计算的角度对匹配方法进行了分析。基于CUDA设计实现并行化方法,并根据CUDA的线程调度策略对并行方法进行了优化。实验结果表明,最大可获得15倍左右的加速比。

关键词： DNA-蛋白质匹配统一计算设备架构退火算法线程调度

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改进的RSA密码算法的并行化实现

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计算机应用 2013年第A01期33卷 32-34,61页

作者：汤瑜柳青辛欣云南大学信息学院昆明650091 云南大学软件学院昆明650091

针对现有的RSA(Rivest-Shamir-Adelman)算法在云环境下运行速度慢的问题,提出了一种改进的RSA算法,该算法的基本思想是通过将RSA算法中部分解密端的计算量转移到加密端的方式,并且将统一计算设备架构(CUDA)的并行化实现技术应用于算法... 详细信息

针对现有的RSA(Rivest-Shamir-Adelman)算法在云环境下运行速度慢的问题,提出了一种改进的RSA算法,该算法的基本思想是通过将RSA算法中部分解密端的计算量转移到加密端的方式,并且将统一计算设备架构(CUDA)的并行化实现技术应用于算法的解密端,在解密过程中大量引入并行的模乘线程来提高RSA算法模幂运算的速度,以达到加快解密的目的。实验结果表明,该算法相对于原RSA算法,解密速度可获得最大为10的加速比。

关键词：云计算 RSA算法负载转移并行统一计算设备架构

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CUDA下单源最短路径算法并行优化

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计算机工程与设计 2019年第8期40卷 2181-2189页

作者：张晗钱育蓉王跃飞陈人和田宸玮新疆大学软件学院

为设计基于固定序的Bellman-Ford算法在CUDA平台下并行优化方案,结合算法计算密集和数据密集的特点。从核函数计算层面,提出访存优化方法和基于固定序优化线程发散;从CPU-GPU传输层面,提出基于CUDA流优化数据传输开销方法。对不同显卡... 详细信息

为设计基于固定序的Bellman-Ford算法在CUDA平台下并行优化方案,结合算法计算密集和数据密集的特点。从核函数计算层面,提出访存优化方法和基于固定序优化线程发散;从CPU-GPU传输层面,提出基于CUDA流优化数据传输开销方法。对不同显卡进行测试,参照共享内存容量划分线程块、缩减迭代后向量维度并使用CUDA流缩短首次计算时延,相比传统算法,改进后并行算法加速比在200倍左右。该并行优化方案验证了固定序在CUDA平台具有可行性和可移植性,可作为多平台研究参照。

关键词：固定序改进算法 Bellman-Ford算法并行计算性能可移植性图形处理器统一计算设备架构

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基于GPU的LLE算法加速及性能优化

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计算机工程与设计 2021年第5期42卷 1314-1322页

作者：李繁严星张晓宇新疆财经大学网络与实验教学中心新疆乌鲁木齐830012 新疆财经大学信息管理学院新疆乌鲁木齐830012

为提高非线性数据降维算法效能,分析这类算法的特点,综合考虑KNN计算和解决Sparse特征值两个问题,提出将LLE算法中的KNN搜索算法及大型稀疏矩阵解特征值这两个部分并行在GPU的运算平台上,通过这种方法来加快所有基于LLE发展而来的数据... 详细信息

为提高非线性数据降维算法效能,分析这类算法的特点,综合考虑KNN计算和解决Sparse特征值两个问题,提出将LLE算法中的KNN搜索算法及大型稀疏矩阵解特征值这两个部分并行在GPU的运算平台上,通过这种方法来加快所有基于LLE发展而来的数据降维技术的执行时间。仿真计算结果表明,在KNN方面整体加速可达40至50倍,在解大型稀疏矩阵特征值的部分加速至10倍左右。整体来说,数据降维算法加速10倍左右,有效运用GPU提高了LLE这类算法的性能。

关键词：图形处理器统一计算设备架构 LLE算法 KNN搜索降维

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