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基于GPU的二维凸壳计算并行Graham扫描算法
被引量：
1
1
作者
龙沁圆
梅钢
《湖南师范大学自然科学学报》
CAS
北大核心
2020年第6期66-73,92,共9页
本文基于图形处理器(GPU)提出了一种用于计算二维散落点凸包的并行Graham扫描算法。提出的基于GPU的并行算法主要包含以下两个步骤:(1)在GPU上进行两轮并行剔除内部点操作。首先将4个极值点构成的四边形内的内部点剔除,并按角度对剩余...
本文基于图形处理器(GPU)提出了一种用于计算二维散落点凸包的并行Graham扫描算法。提出的基于GPU的并行算法主要包含以下两个步骤:(1)在GPU上进行两轮并行剔除内部点操作。首先将4个极值点构成的四边形内的内部点剔除,并按角度对剩余点进行排序,将其分为左右两个区域。对于每个区域,采用所提出的预处理方法进行第二轮过滤以进一步剔除内部点。(2)通过计算剩余点的凸壳得到所需全部散乱点的凸壳。为提高并行算法的效率,采用了CUDA开发组件中Thrust库提供的并行排序、并行规约等高效操作。比较结果表明,所提出的并行算法能在0.5秒内计算出20 M散乱点的凸壳,计算效率比现有的基准算法(即著名的QuickHull算法)提高了6~7倍;且该并行算法过程简单,易于编程实现。
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关键词
凸壳
格雷厄姆扫描算法
分治
算法
并行
算法
GPU
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职称材料
题名
基于GPU的二维凸壳计算并行Graham扫描算法
被引量：
1
1
作者
龙沁圆
梅钢
机构
中国地质大学(北京)工程与技术学院
出处
《湖南师范大学自然科学学报》
CAS
北大核心
2020年第6期66-73,92,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(11602235)。
文摘
本文基于图形处理器(GPU)提出了一种用于计算二维散落点凸包的并行Graham扫描算法。提出的基于GPU的并行算法主要包含以下两个步骤:(1)在GPU上进行两轮并行剔除内部点操作。首先将4个极值点构成的四边形内的内部点剔除,并按角度对剩余点进行排序,将其分为左右两个区域。对于每个区域,采用所提出的预处理方法进行第二轮过滤以进一步剔除内部点。(2)通过计算剩余点的凸壳得到所需全部散乱点的凸壳。为提高并行算法的效率,采用了CUDA开发组件中Thrust库提供的并行排序、并行规约等高效操作。比较结果表明,所提出的并行算法能在0.5秒内计算出20 M散乱点的凸壳,计算效率比现有的基准算法(即著名的QuickHull算法)提高了6~7倍;且该并行算法过程简单,易于编程实现。
关键词
凸壳
格雷厄姆扫描算法
分治
算法
并行
算法
GPU
Keywords
convex hull
Graham scan
divide-and-conquer
parallel algorithm
GPU
分类号
TP317.4 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GPU的二维凸壳计算并行Graham扫描算法
龙沁圆
梅钢
《湖南师范大学自然科学学报》
CAS
北大核心
2020
1
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