基于CPU-GPU的NURBS曲面并行刀具路径规划方法

• 作者: 俞武嘉 周绍生 毕洋强
• 来源期刊: 杭州电子科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: NURBS曲面 OpenCL 并行计算 刀具路径规划
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 页码范围: 70-74
• 页数: 5页
• 分类号: TH164
• 语种: 中文
• DOI: 10.13954/j.cnki.hdu.2018.01.014

摘要

针对传统串行刀具路径规划算法效率低下和在异构硬件平台的不兼容问题,提出一种基于CPU-GPU异构并行计算的刀具路径规划方法.针对NURBS曲面,依据OpenCL规范和等参数线刀具路径规划方法的原理设计并行算法,在CPU的逻辑控制下,采用数据并行的编程模型在GPU的多个工作项上并行执行内核,将串行执行的等参数线法进行并行化重构.仿真实验结果表明:在不同的计算规模下,CPU-GPU异构平台上采用并行刀具路径规划算法的执行效能相比于传统算法均有2～14倍的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周绍生	杭州电子科技大学自动化学院	25	25	3.0	3.0
2	俞武嘉	杭州电子科技大学自动化学院	10	27	3.0	5.0
3	毕洋强	杭州电子科技大学自动化学院	1	0	0.0	0.0