检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：李勇李志黎世勇 100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层

本公开提供了显存管理方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及数据处理技术领域，尤其涉及计算机视觉领域的GPU图形显示的显存管理领域。具体实现方案为：响应于存在显存申请请求，通过统一计算设备架构驱动应用程序接口API的全局... 详细信息

标准号: CN114418828B

本公开提供了显存管理方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及数据处理技术领域，尤其涉及计算机视觉领域的GPU图形显示的显存管理领域。具体实现方案为：响应于存在显存申请请求，通过统一计算设备架构驱动应用程序接口API的全局内存分配函数，调用显存申请API；所述显存申请API为采用图形处理器GPU显存池化机制在GPU显存池中进行显存申请的API；通过所述显存申请API，在GPU显存池中，申请符合所述显存申请请求的显存。通过本公开提供了一种效率更高的显存管理方式。

关键词：显存申请申请请求统一计算设备架构应用程序接口API 计算机视觉领域数据处理技术图形处理器程序产品存储介质分配函数管理方式管理领域全局内存图形显示池化调用驱动响应管理

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神经网络计算图的优化方法、装置及相关设备

神经网络计算图的优化方法、装置及相关设备

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作者：雷宇李原朱建斌付尧 519000 广东省珠海市香洲区吉大景山路莲山巷8号正方·云创园8楼B801-803室

本申请提供了一种神经网络计算图的优化方法、装置及相关设备，其中，该神经网络计算图的优化方法，包括：将待优化子图对应的程序转换为以待优化子图的输出数据表示的目标程序；待优化子图为神经网络计算图的子图；建立待优化子图的输... 详细信息

标准号: CN116702855A

本申请提供了一种神经网络计算图的优化方法、装置及相关设备，其中，该神经网络计算图的优化方法，包括：将待优化子图对应的程序转换为以待优化子图的输出数据表示的目标程序；待优化子图为神经网络计算图的子图；建立待优化子图的输出数据的索引与统一计算设备架构CUDA线程索引的对应关系；根据目标程序和对应关系，将待优化子图对应的程序转换为CUDA程序。本申请实施例不用根据算子的类型和算子间的拓扑关系预先定义大量的匹配模板，无需通过与匹配模板大量的样式匹配来进行子图的优化，而是将子图转换成CUDA程序，进而有利于减少定义匹配模板和样式匹配的工作量，提升神经网络计算图的优化效率。

关键词：优化神经网络计算匹配模板程序转换目标程序输出数据算子索引匹配样式统一计算设备架构拓扑关系预先定义图转换线程申请工作量

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点云模型的压缩方法、装置及系统

点云模型的压缩方法、装置及系统

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作者：郭爱军张西峰许联航沈飞刘享军 017219 内蒙古自治区鄂尔多斯市伊金霍洛旗乌兰木伦镇上湾金龙路北

本申请提供了一种点云模型的压缩方法、装置及系统，该方法包括：采用多个点云数据构建八叉树结构，其中，八叉树结构具有N层节点，每个节点的内部不存在点云数据，或者存在至少一个点云数据，N为正整数；采用统一计算设备架构的核函数... 详细信息

标准号: CN115409907A

本申请提供了一种点云模型的压缩方法、装置及系统，该方法包括：采用多个点云数据构建八叉树结构，其中，八叉树结构具有N层节点，每个节点的内部不存在点云数据，或者存在至少一个点云数据，N为正整数；采用统一计算设备架构的核函数，对八叉树结构的第N层节点进行压缩处理，得到压缩后的八叉树结构，基于统一计算设备架构的并行计算框架和八叉树结构，能够支持海量点云数据的实时高效的管理，支持对八叉树结构的节点对应的散乱点云数据进行实时高效的压缩，从而提高了八叉树结构的使用效率，进而解决了现有技术中八叉树结构的使用效率较低的问题。

关键词：八叉树结构点云数据统一计算设备架构使用效率压缩装置及系统并行计算点云模型压缩处理核函数正整数构建申请管理

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基于GPU并行加速的循环转账检测方法及装置

基于GPU并行加速的循环转账检测方法及装置

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作者：张洋 100005 北京市东城区建国门内大街69号

本申请提供一种基于GPU并行加速的循环转账检测方法及装置，涉及金融数据分析等技术领域，该方法包括：获取待处理的交易数据对应的有序哈希表，创建有序哈希表对应的有向图；根据预设数量，对有向图进行图块划分处理，得到预设数量个... 详细信息

标准号: CN117593009A

本申请提供一种基于GPU并行加速的循环转账检测方法及装置，涉及金融数据分析等技术领域，该方法包括：获取待处理的交易数据对应的有序哈希表，创建有序哈希表对应的有向图；根据预设数量，对有向图进行图块划分处理，得到预设数量个图块；针对各图块，采用预设数量个统一计算设备架构CUDA线程中一个CUDA线程，对图块进行环路检测，得到图块对应的数据环路；确定交易数据的数据环路包括各图块对应的数据环路。通过本申请提供的基于GPU并行加速的循环转账检测方法及装置，可以提高得到交易数据的数据环路的效率。

关键词：图块数据环路交易数据预设哈希表有向图线程并行转账统一计算设备架构环路检测金融数据检测申请创建分析

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基于显卡资源的语音特征提取方法、装置、设备及介质

基于显卡资源的语音特征提取方法、装置、设备及介质

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作者：周定军彭俊清王健宗 518000 广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼

本发明涉及自然语言处理技术、应用到语音识别技术领域，公开了一种基于显卡资源的语音特征提取方法、装置、设备及介质，用于提高语音识别效率。方法部分包括：从Kaldi平台中获取已训练好的语音识别网络模型；根据显卡资源信息和所述... 详细信息

标准号: CN113450770B

本发明涉及自然语言处理技术、应用到语音识别技术领域，公开了一种基于显卡资源的语音特征提取方法、装置、设备及介质，用于提高语音识别效率。方法部分包括：从Kaldi平台中获取已训练好的语音识别网络模型；根据显卡资源信息和所述语音识别网络模型，预先申请目标GPU上下文资源，并为已训练好的语音识别深度学习模型分配对应的目标显存；将所述语音识别网络模型加载至所述目标显存，并在所述目标GPU上下文资源创建一个或多个统一计算设备架构CUDA流；获取原始语音信息，在所述目标显存中，利用一个或多个所述CUDA流调用所述语音识别网络模型对所述原始语音信息进行特征提取。

关键词：语音识别网络模型显存原始语音信息显卡资源统一计算设备架构自然语言处理技术语音识别技术语音特征提取模型分配特征提取资源创建加载调用申请应用学习

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基于CUDA的多图谱三维脑图像快速分割方法

基于CUDA的多图谱三维脑图像快速分割方法

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作者：黄海亮颜成钢付祖贤赵崇宇 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街

本发明公开了一种基于CUDA的多图谱三维脑图像快速分割方法。本发明运用块的稀疏表示方法进行多图谱标签融合算法的基础上，将特定的ROI区域的并集提取出来并进行适当的膨胀，并建立索引。在GPU中求取权重和标签，所有需要处理的点并行... 详细信息

标准号: CN107886519A

本发明公开了一种基于CUDA的多图谱三维脑图像快速分割方法。本发明运用块的稀疏表示方法进行多图谱标签融合算法的基础上，将特定的ROI区域的并集提取出来并进行适当的膨胀，并建立索引。在GPU中求取权重和标签，所有需要处理的点并行运行得到块向量、块的预选择、块的正则化、权重计算以及确定标签。同时利用NVIDIA的统一计算设备架构，转化为CUDA线程块并行计算过程，使部分程序在GPU中加速执行，在保证一定的分割精度下，显著地提高了算法的运算速度。本发明方法并行部分主要在解l₁范数优化问题，很多只要是涉及到解l₁范数优化的问题，都可以通过本发明方法更加快速地解决，所以本发明更加具有普适性。

关键词：范数算法图谱标签统一计算设备架构标签融合并行计算并行运行建立索引权重计算稀疏表示优化问题脑图像普适性权重和线程块预选择正则化分割并集向量运算并行三维膨胀转化优化保证

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一种基于GPU的高精度视差计算加速方法

一种基于GPU的高精度视差计算加速方法

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作者：冯文铎 471000 河南省洛阳市伊滨区工业园区一期标准化厂房11号楼216房间

一种基于GPU的高精度视差计算加速方法，GPU设置为统一计算设备架构，具体步骤包括：S1、获取左视角图像和右视角图像；S2、分别将左视角图像和右视角图像拆分成若干个大小为32×32的传播区块；S3、对左视角图像和右视角图像中每个... 详细信息

标准号: CN108174176B

一种基于GPU的高精度视差计算加速方法，GPU设置为统一计算设备架构，具体步骤包括：S1、获取左视角图像和右视角图像；S2、分别将左视角图像和右视角图像拆分成若干个大小为32×32的传播区块；S3、对左视角图像和右视角图像中每个传播区块进行视差值迭代更新，视差值迭代更新过程中传播区块的所有像素值存入到GPU的纹理内存中，视差值迭代更新过程的过程参数存入到GPU的共享内存中。本发明能够充分利用CPU的计算能力，在保证视差计算精度的前提下大幅加快计算速度。

关键词：迭代更新视角图像左视角区块视差视差计算图像传播统一计算设备架构共享内存过程参数计算能力纹理内存像素保证

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引导滤波算法的CUDA加速实现

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吉林大学学报（信息科学版） 2016年第1期34卷 104-110页

作者：王新磊何凯王晓文天津大学电子信息工程学院天津300072

针对引导滤波算法运算速度慢、无法实时处理的问题,提出基于统一计算设备架构(CUDA:Compute Unified Device Architecture)实现引导滤波算法的加速。利用CUDA并行编程实现图像邻域窗口像素值求和,进而获得图像邻域均值;通过利用寄存器... 详细信息

针对引导滤波算法运算速度慢、无法实时处理的问题,提出基于统一计算设备架构(CUDA:Compute Unified Device Architecture)实现引导滤波算法的加速。利用CUDA并行编程实现图像邻域窗口像素值求和,进而获得图像邻域均值;通过利用寄存器和纹理存储器,同时优化算法步骤,获得引导滤波关键参数,进而实现对算法的整体优化。实验结果表明,与基于CPU实现引导滤波算法相比,基于CUDA并行处理可在很大程度上提高运算速度,基本达到了实时处理的要求。

关键词：引导滤波统一计算设备架构并行计算优化技术

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大规模人群的并行仿真研究

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智能计算机与应用 2014年第6期4卷 66-70,74页

作者：周文平唐好选季振洲哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

本文针对大规模人群仿真对仿真真实性和实时性的仿真要求,提出了一种基于Agent的并行人群仿真方法,通过CPUGPU混合并行的方式提高了仿真系统的性能和可扩展性。通过层次化的人群建模,使得个体更适合并行环境下的数据交互,仿真中通过感... 详细信息

本文针对大规模人群仿真对仿真真实性和实时性的仿真要求,提出了一种基于Agent的并行人群仿真方法,通过CPUGPU混合并行的方式提高了仿真系统的性能和可扩展性。通过层次化的人群建模,使得个体更适合并行环境下的数据交互,仿真中通过感知区域视角约束对人群的运动进行控制,实现了人群平滑运动。实验部分对室外环境的人群漫游行为进行了仿真,验证了系统具有较高的性能和可扩展性。

关键词：分布式仿真人群仿真统一计算设备架构

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膨胀与腐蚀算法的改进及并行实现

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西安邮电大学学报 2017年第1期22卷 88-93页

作者：杜慧敏蒋忭忭常立博郭冲宇季凯柏西安邮电大学电子工程学院陕西西安710121

改进形态学中的膨胀与腐蚀算法,以求在数据增多情形下提高其运算速度。将处理前一像素的运算结果,引入后一像素的处理过程,以减少相邻像素重复区域的计算量;利用图形处理器的分层存储机制,优化数据在其中的存储结构,以提高访存速度;采... 详细信息

改进形态学中的膨胀与腐蚀算法,以求在数据增多情形下提高其运算速度。将处理前一像素的运算结果,引入后一像素的处理过程,以减少相邻像素重复区域的计算量;利用图形处理器的分层存储机制,优化数据在其中的存储结构,以提高访存速度;采用线程并行处理方式,在统一计算设备架构平台上,实现形态学膨胀与腐蚀算法的并行化。实验结果表明,随着图像尺寸和结构元素尺寸的增大,改进算法实现加速效果显著,其加速比高于调用NPP库和MATLAB库函数实现的加速比。

关键词：数学形态学统一计算设备架构存储图形处理器加速

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