检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机与现代化 2013年第7期 142-145页

作者：邓世垠阿坝师范高等专科学校四川汶川623002

针对目前图像处理算法日益复杂,对CPU的性能要求越来越高,而传统的基于CPU的图像处理方法无法满足需求的情况,本文对基于统一计算设备架构(CUDA)的图形处理器(GPU)在图形处理方面的算法进行研究和实现。通过充分利用GPU突出的并行处理能... 详细信息

针对目前图像处理算法日益复杂,对CPU的性能要求越来越高,而传统的基于CPU的图像处理方法无法满足需求的情况,本文对基于统一计算设备架构(CUDA)的图形处理器(GPU)在图形处理方面的算法进行研究和实现。通过充分利用GPU突出的并行处理能力,采用CUDA技术,利用C++语言实现相关算法。研究并设计高斯模糊处理算法、彩色负片处理算法、透明合并处理算法的GPU并行运算流程,并通过与CPU实现相同效果的性能的对比,证明基于GPU图像处理算法的高效性。

关键词：数字图像处理统一计算设备架构图形处理器并行计算

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GPU加速的自适应仿射传播聚类方法

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计算机系统应用 2016年第11期25卷 146-150页

作者：陈艳阳曾卫明上海海事大学信息工程学院上海201306

自适应仿射传播聚类作为一种新兴的聚类算法,不需要指定初始类心以及类数,对解决聚类中类数不确定性问题非常有效.然而,自适应仿射传播聚类存在时间消耗过大的问题,当样本数量较大时运行速度缓慢.为了提高自适应仿射传播聚类的运行速度... 详细信息

自适应仿射传播聚类作为一种新兴的聚类算法,不需要指定初始类心以及类数,对解决聚类中类数不确定性问题非常有效.然而,自适应仿射传播聚类存在时间消耗过大的问题,当样本数量较大时运行速度缓慢.为了提高自适应仿射传播聚类的运行速度,基于NVIDIA公司的统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA)和Matlab并行工具箱,提出了一种自适应仿射传播聚类的并行化方法.实验结果表明,基于GPU并行化的自适应仿射传播聚类在运行速度上有了明显提高,与该算法的串行执行方式相比,运行速度提升2倍以上,并且随着样本数量的增长,加速性能越来越好.

关键词：自适应仿射传播聚类并行化统一计算设备架构并行工具箱 GPU加速

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利用CUDA实现上位机的实时目标跟踪

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信息与电子工程 2010年第3期8卷 368-371页

作者：邓浩杨菲潘旭东游安清中国工程物理研究院应用电子学研究所四川绵阳621900 中国工程物理研究院电子工程研究所四川绵阳621900

在上位机进行实时目标跟踪,使用传统的CPU进行计算往往由于数据处理量大而消耗很多计算时间,影响实时性和跟踪效果。近年来,nVidia公司提出的CUDA架构利用GPU进行并行计算,极大提高了运算速度。本文在介绍CUDA架构的特性及软硬件实现原... 详细信息

在上位机进行实时目标跟踪,使用传统的CPU进行计算往往由于数据处理量大而消耗很多计算时间,影响实时性和跟踪效果。近年来,nVidia公司提出的CUDA架构利用GPU进行并行计算,极大提高了运算速度。本文在介绍CUDA架构的特性及软硬件实现原理的基础上,利用CUDA来实现上位机的实时目标跟踪,并与传统方法的计算速度进行了比较。结果表明,CUDA的应用使上位机目标跟踪的实时性得到了很大提升,可以将其应用于其它众多领域。

关键词：并行计算图像处理单元统一计算设备架构目标跟踪

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基于GPU的航迹快速计算方法

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指挥信息系统与技术 2011年第4期2卷 55-59页

作者：左军涛朱恩成黄四牛周武中国航天科工集团第十七研究所信息系统工程重点实验室北京100038

针对目前飞行器航迹规划中航迹计算量大、耗时长的问题,结合图形图像处理器(GPU)大规模并行计算特性,提出了一种基于GPU的航迹快速计算方法。该方法以4阶Runge-Kutta(R-K)法为基础求解航迹微分方程组,通过计算资源的分配、数据流分段将... 详细信息

针对目前飞行器航迹规划中航迹计算量大、耗时长的问题,结合图形图像处理器(GPU)大规模并行计算特性,提出了一种基于GPU的航迹快速计算方法。该方法以4阶Runge-Kutta(R-K)法为基础求解航迹微分方程组,通过计算资源的分配、数据流分段将航迹计算任务映射到GPU线程模型,利用CPU+GPU异构模型的数据流控制能力,实现多条航迹的并行计算。试验表明,该方法的计算精度满足要求,并获得了几十倍的理想加速效果,为航迹规划系统其他大规模并行计算提供了新的解决思路。

关键词：图形图像处理器统一计算设备架构并行计算航迹计算

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利用CUDA快速实现IMM目标跟踪

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雷达科学与技术 2012年第6期10卷 656-659页

作者：辛召强沈晓峰电子科技大学电子工程学院四川成都611731

根据二维空间内目标作匀速直线运动和匀速圆周运动的特点,在建立目标运动模型和观测模型的基础上采用基于交互多模算法(IMM)的卡尔曼滤波器对机动目标进行跟踪。但由于IMM算法存在大量的递归与矩阵运算,所以实时性降低,这也是工程上难... 详细信息

根据二维空间内目标作匀速直线运动和匀速圆周运动的特点,在建立目标运动模型和观测模型的基础上采用基于交互多模算法(IMM)的卡尔曼滤波器对机动目标进行跟踪。但由于IMM算法存在大量的递归与矩阵运算,所以实时性降低,这也是工程上难以实现的原因。通过CUDA对算法进行加速实现,在不影响算法性能的基础上实时性大大提高。仿真结果表明,利用该架构实现的IMM算法不仅能够对匀速直线运动和匀速圆周运动的目标进行实时跟踪,而且在运动模型发生变化时,实时性也得到很大提升,滤波误差也比较小。

关键词：目标跟踪统一计算设备架构交互多模机动图形处理器

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人工智能芯片技术演进与发展策略研究

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信息技术与标准化 2024年第6期 94-98页

作者：宋艳飞孙佳琪王睿哲国家工业信息安全发展研究中心

为加快抢占人工智能技术高地,围绕人工智能芯片产业需求,阐述了人工智能芯片技术特点、技术路线和发展趋势,并分析了人工智能芯片与先进制造、软件和整机应用等产业生态深度耦合态势。根据人工智能芯片技术与产业发展特点,提出了强化统... 详细信息

为加快抢占人工智能技术高地,围绕人工智能芯片产业需求,阐述了人工智能芯片技术特点、技术路线和发展趋势,并分析了人工智能芯片与先进制造、软件和整机应用等产业生态深度耦合态势。根据人工智能芯片技术与产业发展特点,提出了强化统筹协调、释放市场优势、深化国际合作策略建议,以期推动我国人工智能芯片高质量发展。

关键词：人工智能芯片图形处理器统一计算设备架构

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基于GPU的浮点取模算法研究

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高性能计算技术 2011年第4期 29-32页

作者：左颢睿龚军涛王智显西南电子设备研究所成都610036

浮点取模运算在科学计算中有着广泛的应用,但是该运算具有较高的复杂度.虽然采用GPU计算能够获得较好的性能,但在CUDA架构的GPU上,使用专用浮点运算库函数来计算浮点取模,需要近百条指令和务件判断逻辑,在很多情况下无法满足高速计算的... 详细信息

浮点取模运算在科学计算中有着广泛的应用,但是该运算具有较高的复杂度.虽然采用GPU计算能够获得较好的性能,但在CUDA架构的GPU上,使用专用浮点运算库函数来计算浮点取模,需要近百条指令和务件判断逻辑,在很多情况下无法满足高速计算的需求.本文对浮点取模算法进行了分析,结合GPU的指令特点,提出了两种优化的浮点取模方法:一是对计算方法进行适当的改进；二是在某些特定条件下,结合操作数之间的特点避免除法运算.实验结果表明,与CPU相比,加速比最高可达70倍；与直接采用GPU库函数相比,加速比可达4.9倍.

关键词：图形处理器浮点取模统一计算设备架构

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基于CUDA的二值图像连通体标记算法

基于CUDA的二值图像连通体标记算法

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第10届全国计算机支持的协同工作学术会议暨中国计算机学会协同计算专委年度工作会议

作者：赵永涛姬丽娜刘伯成上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海理工大学管理学院上海200093 上海理工大学管理学院上海200093

二值图像连通体标记在计算机视觉和图像处理方面均有应用.本文提出了一种新的基于CUDA(统一计算设备架构)的二值图像连通体标记算法.该算法首先通过搜索邻域内最小标记来完成初始标记,然后再根据据结构元素找到标号矩阵中同一连通体有... 详细信息

二值图像连通体标记在计算机视觉和图像处理方面均有应用.本文提出了一种新的基于CUDA(统一计算设备架构)的二值图像连通体标记算法.该算法首先通过搜索邻域内最小标记来完成初始标记,然后再根据据结构元素找到标号矩阵中同一连通体有可能出现不同标记的位置,使用原子操作对根元素进行合并,通过CPU(中央处理器)与GPU(图形处理器)的协同工作来判断合并程度并进行循环修改.最后再使用回溯的方法实现复杂形状的连通体标记.该算法很好的利用了GPU多线程处理的特点,并且通过分解核函数的方法将部分耗时的控制工作由CPU来完成.本文算法较已有的算法减少了全局内存的读写和同步,提高了处理速度.

关键词：二值图像连通体标记统一计算设备架构中央处理器图形处理器

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冷冻电镜三维重构在CPU-GPU系统中的并行性

冷冻电镜三维重构在CPU-GPU系统中的并行性

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第三届中国国家网格学术年会

作者：李兴建李临川谭光明张佩珩中国科学院计算技术研究所计算机系统结构重点实验室，北京100190 中国科学院研究生院，北京100049 中国科学院计算技术研究所计算机系统结构重点实验室，北京100190

为了有效地发掘和利用异构系统在应用和体系结构上的并行性，以冷冻电镜三维重构为例展示如何利用应用程序潜在的并行性。通过分析重构计算所有的并行性，实现了将动态自适应的划分算法用于任务在异构系统上高效的分发。在曙光星云系统... 详细信息

为了有效地发掘和利用异构系统在应用和体系结构上的并行性，以冷冻电镜三维重构为例展示如何利用应用程序潜在的并行性。通过分析重构计算所有的并行性，实现了将动态自适应的划分算法用于任务在异构系统上高效的分发。在曙光星云系统的部分节点系统(32节点)上评估并行化的程序性能。实验证明：多层次的并行化是CPU与GPU异构系统上开发并行性的有效模式;CPU-GPU混合程序在给定问题规模上相对单纯CPU程序获得2.4倍加速比。

关键词：并行策略高性能计算统一计算设备架构冷冻电镜

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基于GPU的Voronoi单元刚度矩阵形成算法

基于GPU的Voronoi单元刚度矩阵形成算法

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第三届中国国际复合材料科技大会

作者：李欢郭然程赫明袁权昆明理工大学工程力学系云南农业大学机电工程学院西华大学建筑与土木工程学院

颗粒增强复合材料越来越多的应用到生活和生产各个领域,逐步替代传统的金属材料,在对颗粒增强复合材料损伤过程精确模拟的过程中经常遇到计算耗时长和占用内存大这两大主要问题。针对原来CPU程序Voronoi单元刚度矩阵计算时间长,本文基于... 详细信息

颗粒增强复合材料越来越多的应用到生活和生产各个领域,逐步替代传统的金属材料,在对颗粒增强复合材料损伤过程精确模拟的过程中经常遇到计算耗时长和占用内存大这两大主要问题。针对原来CPU程序Voronoi单元刚度矩阵计算时间长,本文基于GPU的高速并行处理能力和可编程能力的优势,利用CUDA编程技术,重新编写了相应的Voronoi单元刚度矩阵形成的程序。在Voronoi单元单刚形成过程中,分析积分点数,应力参数项数,单元数等对GPU运行速度的影响。随着积分点数的增多,GPU较CPU的运行效率逐渐增大;随着应力参数项数的增多,GPU较CPU的运行效率逐渐降低;随着单元数的增多,GPU较CPU的运行效率显著提高,单元数达到一定程度时,CPU与GPU的加速比始终保持在2.86左右。这为以后解决颗粒增强复合材料损伤模拟过程计算耗时长的问题提供了一定的理论基础。

关键词：颗粒增强复合材料统一计算设备架构图形处理器 Voronoi单元刚度矩阵并行速度积分点数应力参数项数单元数

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