【摘要】随着近年来半导体技术的快速发展,图形处理器计算速度和功能得到了极大的增强。由于通用GPU计算具有高度并行的特点,在处理矢量数据时拥有普通CPU串行计算所不具有的优势,因此受到了越来越广泛的关注,人们逐渐将目光投向把GPU应用到各行各业的大数据量计算中。快速傅里叶变换,离散余弦变换,小波变换等算法是数字图像处理领域中非常常见的算法,在众多行业和领域中得到非常广泛的应用,随着科学技术的飞速发展 […]

【摘要】随着半导体技术的不断发展,频率墙、功耗墙以及存储墙问题不断涌现,单核处理器对于大规模数据并行计算领域已显得力不从心,图形处理器(GraphicProcessingUnit,GPU)从协处理器的角色逐渐转变为一种专门用于处理图形数据的超大规模系统芯片。对于大规模并行计算,GPU拥有CPU望尘莫及的处理速度,主要得益于其拥有大量计算单元与高速的存储带宽。因此图形图像数据的存取带宽直接决定着整个 […]

【摘要】图像特征提取与匹配是计算机视觉领域的基础研究问题,也是该领域的研究难题。在过去的数十年内,该问题持续是热点研究问题,国内外很多专家学者相继提出了很多特征提取与匹配的方法和理论,主要包括以SIFT、SURF为代表的局部特征提取算法。算法的各种变体在速度上都优于SIFT和SURF算法,然而,实验表明变体的准确率却远不如它们本身,所以研究SIFT和SURF算法的并行化优化成为当下一个重要的研究课 […]

【摘要】格子-波尔兹曼法(LBM)是近年来新兴的一种流体问题数值仿真方法。这种方法本身具有介观特征,使得其适用性较其他方法有所扩展。随着计算机技术的不断发展,尤其是最近一段时间并行计算设备的问世,LBM凭借其自身良好的并行性,被广泛应用于并行快速求解大型复杂流体问题。这种方法目前主要被应用于流体仿真领域。流体的优化也是近年来的学术研究热点,并被广泛应用于微流控芯片设计,汽车,船舶和航空器外形设计等 […]

【摘要】现代GPU由于其超强的计算能力、高速访存带宽、高数据级并行体系结构等特点,作为高性能运算部件在集群计算环境中得到广泛应用,并且GPU异构集群正在逐渐成为高性能计算应用领域的主流分布式计算平台,并使现代计算技术正在逐渐进入数据级并行计算的时代。数据级并行计算能否在实际应用领域得到越来越广泛的采用,不仅仅取决于所设计和实现的数据级并行算法是否能够在当前的硬件计算环境中获取较高的计算能力,更为基 […]