GPU加速的图像一致性形变方法并行实现

• 作者: 姚水永 孙瑞芳 杨浩 杨烜
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图形处理器 并行计算 图像配准 一致性形变 加速比
• 年，卷（期）: 2017,（z1）
• 所属期刊栏目: 先进计算
• 页码范围: 49-53,57
• 页数: 6页
• 分类号: TP311.1
• 字数: 7754字
• 语种: 中文

摘要

针对新近提出的一种快速一致性形变方法提出一种GPU平台的并行实现策略.首先提出了一种分支优化方法,利用仿真工具获取描述每条线程行为的基本块矢量(BBV),通过最优偏移下的体数据划分,使执行路径相似的线程尽可能集中在同一线程束中,利用该方法得到的线程分配方案可以减小GPU因分支而引起的执行效率下降;分析了全局内存、纹理内存和共享内存三种存储策略在实现插值算法时的性能,选取了共享内存完成插值算法所需的数据存取,并对数据边界的插值误差进行了分析;利用规约方法有效提高了GPU的求和效率.针对三维图像进行了实验,采用分支优化策略可以提高6％的性能,共享内存的存储策略优于全局内容和纹理内存策略,同时近似插值算法带来的误差对算法收敛影响较小,规约求和可以明显提高求和效率.实验结果表明该方法在NVIDIA C2050 GPU平台上可以获得了大约110的加速比.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨烜	深圳大学计算机与软件学院	32	185	9.0	12.0
2	杨浩	西安电力高等专科学校教务部	11	21	3.0	4.0
3	孙瑞芳	深圳大学计算机与软件学院	2	2	1.0	1.0
4	姚水永	深圳大学计算机与软件学院	1	2	1.0	1.0