检索结果-内蒙古大学图书馆

中国医学物理学杂志 2011年第6期28卷 3004-3006,3011页

作者：王飞高嵩北京大学医学部医学影像物理与工程实验室北京100083

目的:以个人电脑为平台,结合CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算设备架构)以显著提高个人电脑的计算能力,使其能够承担大运算量医学影像数据处理任务。方法:CUDA是NVIDIA公司推出的一款运算模型,把GPU多线程并行性能引... 详细信息

目的:以个人电脑为平台,结合CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算设备架构)以显著提高个人电脑的计算能力,使其能够承担大运算量医学影像数据处理任务。方法:CUDA是NVIDIA公司推出的一款运算模型,把GPU多线程并行性能引入除图像显示之外的领域,可以大幅提升个人电脑的运算能力。在装有Windows XP的电脑上安装支持CUDA的NVIDIA显卡,然后依次下载安装CUDA Driver,toolkit,SDK,Visual Studio及CUDA VS wizardx32软件。让CPU和GPU协同工作,把程序中可以并行处理的部分并行化,使原来在CPU上只能顺序处理的大量循环计算,可以在GPU上以大量线程并行处理的方式一次计算完成。结果:在配备支持CUDA的NVIDIA显卡的个人电脑上可以安装CUDA,但配置比较复杂,安装完成通过测试后可以利用显卡中大量的流处理器进行并行计算。结论:个人电脑安装CUDA后可以利用GPU中大量的流处理器进行并行计算,将个人电脑转变为一台高性价比的医学影像数据并行处理工作站。

关键词：统一计算设备架构 CUDA 并行计算

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基于GPU技术的软件化双通道跟踪接收机的实现

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电子质量 2023年第8期 7-11页

作者：扈景召中国西南电子技术研究所四川成都610036

介绍了GPU技术和CUDA编程平台在数字信号处理应用的特点,概述了基于上述平台的航天测控领域的标准TT&C双通道跟踪接收机的总体设计和硬件平台。描述双通道接收机算法原理和软件化实现流程,完成了初步的实现验证,为后续工程基于GPU... 详细信息

介绍了GPU技术和CUDA编程平台在数字信号处理应用的特点,概述了基于上述平台的航天测控领域的标准TT&C双通道跟踪接收机的总体设计和硬件平台。描述双通道接收机算法原理和软件化实现流程,完成了初步的实现验证,为后续工程基于GPU技术和CUDA编程平台的软件化实现提供了基础。

关键词：双通道跟踪接收机图形处理器统一计算设备架构软件实现

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LP-SVM在CUDA架构上的加速实现

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数字技术与应用 2014年第4期32卷 130-132,134页

作者：兰远东惠州学院计算机科学系广东惠州516007

为了能在PC机上处理大规模数据集问题,提出了使用CUDA架构对LP-SVM的加速实现方法。该方法针对PC机内存小的缺点,对SVM的分解算法进行改编,得到求解LP-SVM的分解算法。LP-SVM分解算法每次只需要求解一个小规模的线性规划问题,避免一次... 详细信息

为了能在PC机上处理大规模数据集问题,提出了使用CUDA架构对LP-SVM的加速实现方法。该方法针对PC机内存小的缺点,对SVM的分解算法进行改编,得到求解LP-SVM的分解算法。LP-SVM分解算法每次只需要求解一个小规模的线性规划问题,避免一次性把所有训练数据都装进内存。同时把求解线性规划中比较耗时的矩阵运算,移植到CUDA上进行,提高了求解效率。实验结果表明:LP-SVM算法在经过CUDA加速以后,算法的执行效率提高了10-35倍。

关键词：机器学习线性规划支持向量机图形处理器统一计算设备架构

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基于CUDA的机载MIMO雷达杂波建模

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火控雷达技术 2011年第4期40卷 35-39页

作者：王占广罗忠涛李军孙颖电子科技大学成都611731

针对机载MIMO雷达杂波模型运算量大的问题,建立了基于CUDA的模型,利用图形处理器的并行运算能力来加速运算。为了符合CUDA的通用计算架构特性,该模型在算法上优先设计并行运算,在编程上尽量引入并行线程,实现图形处理器的浮点运算、存... 详细信息

针对机载MIMO雷达杂波模型运算量大的问题,建立了基于CUDA的模型,利用图形处理器的并行运算能力来加速运算。为了符合CUDA的通用计算架构特性,该模型在算法上优先设计并行运算,在编程上尽量引入并行线程,实现图形处理器的浮点运算、存储器以及带宽资源的有效利用。最后测试了加速效果与模型结构、数据规模的关系。实验结果表明,与CPUIntel i5 750比较,图形处理器GTX465的建模运算结果准确,效率提升数十倍,能支持更大的运算量。

关键词：机载杂波模型统一计算设备架构图形处理器多输入多输出雷达

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基于空域、频域和时间域的复合图像增强方法

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医疗装备 2018年第1期31卷 45-46页

作者：李利华栾晓峰国家知识产权局专利局专利审查协作四川中心四川成都621000 威海威高医疗影像科技有限公司山东威海264211

在数字X线医学图像的放射成像过程中,由于人体结构和组织的复杂性以及成像系统中X线散射、电子噪声等各种不利因素的影响,导致图像质量的下降。本研究采用一种基于空间域、频率域以及时间域的高度复合的图像增强算法,同时将该算法在图... 详细信息

在数字X线医学图像的放射成像过程中,由于人体结构和组织的复杂性以及成像系统中X线散射、电子噪声等各种不利因素的影响,导致图像质量的下降。本研究采用一种基于空间域、频率域以及时间域的高度复合的图像增强算法,同时将该算法在图形处理器(GPU)中利用统一计算设备架构(CUDA)编程接口实现,在达到对比度增强、细节增强、抑制图像中噪声的目的的同时满足临床实时性要求,从而降低X线剂量的使用,保护医师和患者的身体健康。

关键词： X线医学图像图像增强图形处理器统一计算设备架构

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CUDA架构下分子动力学模拟的高速实现

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机械 2013年第12期40卷 73-76页

作者：陈捷捷王彦浩刘丹中国舰船研究设计中心湖北武汉430064 清华大学计算机科学与技术系北京100083 武汉第二船舶设计研究所湖北武汉430064

统一计算设备架构(CUDA)的提出和图形处理器(GPU)的并行处理能力和数据传输能力,使得基于CUDA架构的GPU高性能计算迅速成为一个研究热点。针对含有大规模分子动力学模拟效率低下问题,提出了一种CUDA架构下分子动力学模拟的新方法,给出... 详细信息

统一计算设备架构(CUDA)的提出和图形处理器(GPU)的并行处理能力和数据传输能力,使得基于CUDA架构的GPU高性能计算迅速成为一个研究热点。针对含有大规模分子动力学模拟效率低下问题,提出了一种CUDA架构下分子动力学模拟的新方法,给出了分子动力学模拟的CUDA算法流程,并利用CUDA C实现了并行算法。实验结果表明,与CPU处理速度相比,GPU可以提高速度200倍左右。

关键词：图形处理器统一计算设备架构分子动力学模拟

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GPU加速的傅里叶变换轮廓术并行计算方法

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机械制造与自动化 2013年第2期42卷 141-144页

作者：赵小敏周波刘春媛陶金黑龙江科技学院黑龙江哈尔滨150027

傅里叶变换轮廓术需要在高分辨率图像上进行相位计算,其耗时较长,不能满足实时处理的要求。相位计算时其待处理的和已处理的数据都是相对独立的图像像素,且计算密度极大,适于并行计算。因此,利用图形处理器的多线程并行处理能力,在GPU... 详细信息

傅里叶变换轮廓术需要在高分辨率图像上进行相位计算,其耗时较长,不能满足实时处理的要求。相位计算时其待处理的和已处理的数据都是相对独立的图像像素,且计算密度极大,适于并行计算。因此,利用图形处理器的多线程并行处理能力,在GPU上实现了相位的并行计算,解决了在CPU上相位计算速度较慢的问题。实验表明在相位计算质量相同的情况下,经过GPU加速获得了相对于CPU一到两个数量级的加速比,为将傅里叶变换轮廓术应用于实时三维测量奠定了坚实的基础。

关键词：图形处理器加速并行计算傅里叶变换轮廓术统一计算设备架构计算相位

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基于GPU大规模遥感图像的几何校正

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指挥信息系统与技术 2012年第1期3卷 76-80页

作者：陈超陈彬孟剑萍中国电子科技集团公司第二十八研究所南京210007

针对二维平面地形图与遥感图像之间同一地区不同比例的融合问题,研究了遥感地形图的几何校正和重采样等技术实现。基于图像处理器(GPU)实现了Linux环境下遥感图像的几何校正,以及带有纹理信息的遥感图像与平面地形图的融合,扩展了传统... 详细信息

针对二维平面地形图与遥感图像之间同一地区不同比例的融合问题,研究了遥感地形图的几何校正和重采样等技术实现。基于图像处理器(GPU)实现了Linux环境下遥感图像的几何校正,以及带有纹理信息的遥感图像与平面地形图的融合,扩展了传统二维平面地形图的表现形式。

关键词：几何校正并行处理图形处理器统一计算设备架构

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基于GPU的RAR口令字恢复系统研究

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信息网络安全 2011年第11期 59-61页

作者：沈晓华周永华杨凡刘忆宁桂林电子科技大学广西桂林541004

文章阐述了基于GPU高性能计算机上的CUDA平台,开发了针对RAR的口令字分析恢复系统,实现了对部分软件系统口令字的快速分析,从而起到固定犯罪证据的目的。

关键词：图形处理器统一计算设备架构口令字恢复

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GPU实现的抑制椒盐噪声的排序滤波算法

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计算机技术与发展 2014年第1期24卷 89-92页

作者：吴粉侠李红咸阳师范学院信息工程学院陕西咸阳712000

文中提出了一种简单有效的排序滤波算法,并在GPU上实现了该算法。算法首先检测图像中的信号,如果检测的像素是信号则保留不变,否则取其邻域并对邻域内的非噪声像素排序并取中值,若中值为信号,则用它代替噪声像素灰度值;否则扩大邻域窗口... 详细信息

文中提出了一种简单有效的排序滤波算法,并在GPU上实现了该算法。算法首先检测图像中的信号,如果检测的像素是信号则保留不变,否则取其邻域并对邻域内的非噪声像素排序并取中值,若中值为信号,则用它代替噪声像素灰度值;否则扩大邻域窗口,重复算法。随着图像规模的增大,在CPU上执行的时间显著增加。文中在CUDA平台上对其进行了实现。实验结果表明该算法不仅能有效地移除椒盐噪声,而且执行效率高,图像的规模越大,加速比越高,最多可提高3个数量级。

关键词：统一计算设备架构图形处理单元椒盐噪声排序滤波

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