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刊名：计算机应用研究

发表时间：2010-07-01

摘要:

针对基于数字高程模型(DEM)生成流域等流时线的快速运算问题,提出了一种基于统一设备计算架构(CUDA)平台同时可发挥图形处理器(GPU)并行运算特性的汇流分析的快速并行算法.采用改进后的归并排序算法进行数据排序及新的内存分配策略和改进的并行算法进行汇流分析.用该并行算法和CPU上的串行算法, 对生成基于DEM的等流时线运算时间和矩阵乘法运算时间进行分析验证.实验结果表明,基于CUDA的汇流分析并行算法能提高系统的计算效率,具有较好的效果.

并行计算图形处理器统一设备计算架构汇流分析数字高程模型

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2.【期刊】面向CPU＋GPU异构平台的模板匹配目标识别并行算法

作者：马永军袁赢李灏

刊名：天津科技大学学报

发表时间：2014-04-01

摘要:

针对大数据量导致模板匹配目标识别算法计算时间长，难以满足快速检测的实际需求问题，在采用最新NVIDIA Tesla GPU构建的CPU＋GPU异构平台上，设计了一种模板匹配目标识别并行算法。通过对模板图像数据常量化、输入图像数据极致流多处理器片上化和简化定位参数计算3方面优化了并行算法，并对算法进行性能测试。实验表明，该算法在保证识别效果的同时实时性明显提高。

模板匹配目标识别并行计算统一设备计算架构图形处理器

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3.【期刊】基于GPU的H.264并行解码算法

作者：陈鹏曹剑炜陈庆奎

刊名：计算机工程

发表时间：2014-01-01

摘要:

针对并行处理H.264标准视频流解码问题，提出基于CPU/GPU的协同运算算法。以统一设备计算架构(CUDA)语言作为GPU编程模型，实现DCT逆变换与帧内预测在GPU中的加速运算。在保持较高计算精度的前提下，结合CUDA混合编程，提高系统的计算性能。利用NIVIDIA提供的CUDA语言，在解码过程中使DCT逆变换和帧内预测在GPU上并行实现，将并行算法与CPU 单机实现进行比较，并用不同数量的视频流验证并行解码算法的加速效果。实验结果表明，该算法可大幅提高视频流的编解码效率，比CPU单机的平均计算加速比提高10倍。

统一设备计算架构并行运算 H.264标准 DCT逆变换帧内预测

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4.【期刊】基于CUDA的汇流分析并行算法的研究与实现

作者：赵向辉苗青付忠良苏畅李昕

刊名：计算机应用研究

发表时间：2010-07-01

摘要:

针对基于数字高程模型(DEM)生成流域等流时线的快速运算问题,提出了一种基于统一设备计算架构(CUDA)平台同时可发挥图形处理器(GPU)并行运算特性的汇流分析的快速并行算法.采用改进后的归并排序算法进行数据排序及新的内存分配策略和改进的并行算法进行汇流分析.用该并行算法和CPU上的串行算法, 对生成基于DEM的等流时线运算时间和矩阵乘法运算时间进行分析验证.实验结果表明,基于CUDA的汇流分析并行算法能提高系统的计算效率,具有较好的效果.

并行计算图形处理器统一设备计算架构汇流分析数字高程模型

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