作者:杨捷; 吴素萍 期刊:《计算机工程与应用》 2020年第06期
在三维重建问题中,为了提高重建模型的精确度和完整性,需要增大三维重建的数据量,由此会增加重建的计算量和运行时间。针对该问题,对点云重建过程进行并行设计,降低耗时、提高三维重建的效率,提出在多核CPU、GPU架构和CPU/GPU异构环境下点云重建的并行算法,并在不同实验平台上对Kermit和hallFeng数据集进行了点云重建的并行实验。实验结果表明,相比于串行的点云重建算法,点云重建并行算法在保证重建精度的条件下,取得了较好的加速...
作者:邱智勇; 周越德; 刘中平 期刊:《电力系统自动化》 2020年第02期
随着电网规模不断扩大,快速形成大电网节点阻抗矩阵具有重要实用价值。为了加速阻抗矩阵的生成,针对中央处理器(CPU)+图形处理器(GPU)协同计算架构设计了基于GPU的并行支路追加法。通过分析电网拓扑结构与链支的关系,基于图论最小环设计了节点编号优化算法;通过厂站连接关系,提取厂站级别最小环,利用拓扑排序,确定群追加顺序。在群基础上确定厂站追加顺序,进而进行节点编号顺序优化。试验结果表明,相比串行计算方法,所提方法在计算...
作者:大文轱辘 期刊:《新一代信息技术》 2006年第22期
很多朋友在网上查看显卡产品时,会发现使用同款图形处理器和显存规格的不同品牌显卡,在PCB板的规格及散热器形状上存在着很大差异,价格更是相差悬殊。而在询问过一些硬件高手,才得知这是因为一些产品采用了“公版”设计,另外一些产品则采用了“非公版”设计。那么它们之间究竟有何不同,性能及价格上谁更具备优势呢?恐怕这个问题,连一些老鸟也无法回答,今天我们就揭开这个迷团。
作者:蔡访; 丘志浪; 苏适; 朱燕杰; 王海峰; 梁栋 期刊:《集成技术》 2019年第06期
Wave-CAIPI是一种利用多通道线圈和k空间螺旋轨迹采样来加速磁共振成像的新3D成像方法。然而,Wave-CAIPI采集的3D数据对于重建计算是巨大的。为了加速重建过程,该文使用基于图形处理器改进的共轭梯度算法实现了Wave-CAIPI重建,减少了重建时间。水模数据集和体内人脑数据集的实验表明,基于图形处理器的Wave-CAIPI重建可以获得与传统基于中央处理器的WaveCAIPI重建类似的图像结果,且重建效率显著提升。
作者:杨飞; 李静; 周亮 期刊:《控制工程》 2019年第09期
为了对自组织映射(Self Organizing Map, SOM)图像分割方法进行加速,提出将原串行方法延伸到并行方法,并针对特定图像分割方法设计相应的并行计算模块。为了减少主要计算负荷,通过最小化非边缘模式子块矢量的类内协方差矩阵迹到类间协方差矩阵迹的比率,计算比率函数;通过类内散射矩阵到类间散射矩阵的比率,以估计分割数量。人脑核磁共振影像(MRI)的分割结果表明:所提并行优化方法与源串行方法相比,在保证图像分割质量的前提下,大幅...
作者:苟立婷; 李勇; 朱岱寅; 魏煜宁 期刊:《雷达科学与技术》 2019年第05期
视频SAR要求高分辨率实时成像,很多成像算法在高分辨率成像时,算法复杂度较高,使用中央处理器(CPU)处理无法实时成像。为解决这一问题,该文提出了一种基于图形处理器(GPU)的圆迹视频SAR实时成像算法。该算法首先根据帧率与重叠率的关系截取回波数据,然后将极坐标格式算法(PFA)中传统的两维插值用效率更高的Chirp Scaling操作代替,并且利用3种优化技术对PFA的GPU实现进行加速。实验结果表明,该文所用成像算法帧率能达到5Hz,满足视频...
作者:李龚亮; 敬思远; 郭兵; 沈艳 期刊:《电子科技大学学报》 2019年第06期
为提高遗传过程挖掘算法对大规模事件日志处理的性能,该文提出一种基于GPU的并行遗传过程挖掘算法.由于传统基于二进制的染色体编码不能表示因果矩阵中的AND-Split/AND-Join和OR-Split/OR-Join结构,提出一种新的染色体编码方案.该方案通过内容、标识、位置3个数组,有效地解决了GPU上因果矩阵的遗传表示问题.同时,设计并实现了高效的遗传交叉/变异算子和适应度并行计算方法.仿真实验表明,与当前CPU上的遗传过程挖掘算法相比,本文算...
作者:谷国太; 肖汉 期刊:《河南水利与南水北调》 2019年第10期
求解线性方程组是众多学科与工程计算以及数值代数的基本问题之一。传统的线性方程组高斯消元串行算法中消元这一操作有大量的重复计算,大大限制了它的运行效率。文章提出了高斯消元求解线性方程组的并行算法。它借助CUDA平台在GPU上对方程组的系数矩阵进行分块,块内的线程与矩阵元素一一对应,实现了大量线程并行化简矩阵元素和恢复解向量。实验结果表明,并行算法执行效率明显提高,与串行算法相比实现了15.30倍的加速比,对于大规模...
传统的雷达信号分选方法,主要依赖于雷达信号的到达时间(TOA)、脉冲宽度(PW)、载频(CF)、脉冲幅度(PA)、到达方位角(AOA)等常规参数,对于宽频率、高捷变、数量巨大且交叠严重的真实战场环境雷达脉冲而言,其分选性能非常有限,已不能满足复杂电磁环境的雷达信号侦察需求。采用高性能GPU,利用其数量巨大的处理单元,在信号分选之前即对雷达信号脉冲开展分析处理,获取其调制样式及调制参数,并将其引入雷达信号分选,可以极大提升雷达信号...
Google公司在2014国际消费电子展(CES)上正式宣布发起开放汽车联盟(OpenAutomotiveAlliance,OAA)。首批加盟OAA的车企包括奥迪、通用、本田、现代。此外,美国的图形处理器巨头英伟达(Nvidia)也将直接参与车载系统软件的开发工作。
Chris Bishop:全新类型的处理器即将到来,经过调整,它们将适应密集的机器学习工作负载,并且将大幅提升图形处理器(GPU)的性能。我们会在手机的深度摄像头技术卜看到有趣的新应用。Doug Burger:关键技术的突破是专用计算加速技术将会大规模成功地纳入到云中,这将有助于大数据工作负载、生物信息学、高性能计算以及许多其他重要垂直领域取得长足进展。可重构计算(FPGA)将作为一流的计算加速器,成为数据中心的主流。
作者:温玉琴 期刊:《广东药科大学学报》 2012年第03期
布里斯托大学化学学院的Adrian Mulholland教授、Christopher Woods博士及他们在泰国的同事,通过使用图形处理器(GPUs)模拟了使用抗流感药物治疗H1N1病毒过程的分子进程。进而发现了H1N1病毒对达菲和瑞乐沙等抗流感药物产生耐药性的机制,该发现将引领新一代抗流感药物的发展。他们的研究结果发表在期刊《Biochemistry》上。
作者:刘进锋 期刊:《信息技术与网络安全》 2013年第23期
提出了一种基于 CUDA 的并行分形火焰绘制算法,该算法利用了 GPU 的单指令多线程的特点,将常用于迭代函数系统( IFS )的传统的混沌游戏( Chaos Game )算法作了并行化修改,并在图形输出时利用了 CUDA 与 OpenGL 互操作加速分形火焰绘制。实验证明,该并行方法比 CPU 上运行的普通算法快了15倍左右,能够实时绘制分形火焰图形。在上述基本算法的基础上,又进一步研究了消除分支分歧的改进算法,改进算法的运行时间具有相对于...
作者:段群; 李红 期刊:《咸阳师范学院学报》 2013年第04期
分析了均值滤波算法的并行特性,提出了一种基于计算统一设备架构(CUDA)的均值滤波图形处理单元(GPU)并行算法。算法首先依据椒盐噪声的特征,建立信号点标记矩阵;其次计算信号密度,并确定滤波半径;最后仅处理噪声像素,用其邻城内信号点像素灰度的均值代替它。实验结果表明,随着图像尺寸的增大,该并行算法相比串行算法速度,可以获得300倍以上的加速比。
作者:陈刚 期刊: 2016年第05期
Facebook正在打造下一代开源硬件,将新技术融入其数据中心平台,Facebook使用大量强大科技——包括固态硬盘(SSDs),图形处理器(GPU),非易失性存储器(NVM)和闪存簇(JBOFs)——以打造新的服务器和存储装置,加速基础设施。这些升级是Facebook打造强大数据中心网络的一部分,这一网络将扩展互联网服务的边界。
作者: 期刊:《石油工业计算机应用》 2014年第01期
IDG.讯近日,APM宣布推出强化版具有更高性能和功耗效率的IP套件系列产品,以满足快速成长的主流移动与消费电子产品市场。据悉,全新套件系列产品包括处理器、显示处理器、图形处理器和物理IP,是ARM针对2015年及未来设备的主流IP解决方案。
<正>盲拧魔方的高手见多了,可如果真有个盲人拧的魔方放在面前,高手们,你们还能玩得转吗?设计师Konstantin Datz把魔方六面的颜色分别用对应的盲文浮雕代替,便有盲人魔方
<正>城市的交通还在烦扰你所有的梦吗?别急,游戏的世界可以承载更多的梦想,比如说爽快刺激的疯狂赛车。游戏介绍:越野沙滩车运动在欧美拥有庞大的用户群,在中国的台湾地区也拥有不少爱好者。虽然这只是一款3D竞速类游戏,但该游戏并不同于其他赛车游戏只注重名次和
在过去多年中,英伟达被认为是完全依赖图形处理器业务生存的公司,现在,他们要纠正这种过时的观点。不过,在竞争激烈的移动计算领域,存在的机会似乎并不多。
作者:原建伟; 王坤; 李爱国 期刊:《陕西理工大学学报·自然科学版》 2012年第05期
分析了K-means算法在GPU上实现并行计算的可能性,并在GTX8800 GT显卡上实现,研究了GPU的存储访问机制,在对数据进行合理组织基础上对算法进行改进,避免了存储体冲突的产生,提高了算法的健壮性。研究结果证明该方法在GPU上的并行运算速度明显快于CPU,加速比高。