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Falcon后量子算法的密钥树生成部件GPU并行优化设计与实现 被引量：1
1
作者 张磊 赵光岳 +1 位作者 肖超恩 王建新 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期208-215,共8页
近年来,后量子密码算法因其具有抗量子攻击的特性成为安全领域的研究热点。基于格的Falcon数字签名算法是美国国家标准与技术研究所(NIST)公布的首批4个后量子密码标准算法之一。密钥树生成是Falcon算法的核心部件,在实际运算中占用较... 近年来,后量子密码算法因其具有抗量子攻击的特性成为安全领域的研究热点。基于格的Falcon数字签名算法是美国国家标准与技术研究所(NIST)公布的首批4个后量子密码标准算法之一。密钥树生成是Falcon算法的核心部件,在实际运算中占用较多的时间和消耗较多的资源。为此,提出一种基于图形处理器(GPU)的Falcon密钥树并行生成方案。该方案使用奇偶线程联合控制的单指令多线程(SIMT)并行模式和无中间变量的直接计算模式,达到了提升速度和减少资源占用的目的。基于Python的CUDA平台进行了实验,验证结果的正确性。实验结果表明,Falcon密钥树生成在RTX 3060 Laptop的延迟为6 ms,吞吐量为167次/s,在计算单个Falcon密钥树生成部件时相对于CPU实现了1.17倍的加速比,在同时并行1024个Falcon密钥树生成部件时,GPU相对于CPU的加速比达到了约56倍,在嵌入式Jetson Xavier NX平台上的吞吐量为32次/s。 展开更多
关键词 后量子密码 Falcon算法 图形处理器 cuda平台 并行计算
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基于NVIDIA GPU的机载SAR实时成像处理算法CUDA设计与实现 被引量：18
2
作者 孟大地 胡玉新 +2 位作者 石涛 孙蕊 李晓波 《雷达学报（中英文）》 CSCD 2013年第4期481-491,共11页
合成孔径雷达(SAR)成像处理的运算量较大,在基于中央处理器(Central Processing Unit,CPU)的工作站或服务器上一般需要耗费较长的时间,无法满足实时性要求。借助于通用并行计算架构(CUDA)编程架构,该文提出一种基于图形处理器(GPU)的SA... 合成孔径雷达(SAR)成像处理的运算量较大,在基于中央处理器(Central Processing Unit,CPU)的工作站或服务器上一般需要耗费较长的时间,无法满足实时性要求。借助于通用并行计算架构(CUDA)编程架构,该文提出一种基于图形处理器(GPU)的SAR成像处理算法实现方案。该方案解决了GPU显存不足以容纳一景SAR数据时数据处理环节与内存/显存间数据传输环节的并行化问题,并能够支持多GPU设备的并行处理,充分利用了GPU设备的计算资源。在NVIDIA K20C和INTEL E5645上的测试表明,与传统基于GPU的SAR成像处理算法相比,该方案能够达到数十倍的速度提升,显著降低了处理设备的功耗,提高了处理设备的便携性,能够达到每秒约36兆采样点的实时处理速度。 展开更多
关键词 SAR 实时成像 图形处理器(gpu) 通用并行计算架构(cuda)
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基于CUDA的热传导GPU并行算法研究 被引量：3
3
作者 孟小华 黄丛珊 朱丽莎 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第5期41-44,48,共5页
在热传导算法中,使用传统的CPU串行算法或MPI并行算法处理大批量粒子时,存在执行效率低、处理时间长的问题。而图形处理单元(GPU)具有大数据量并行运算的优势,为此,在统一计算设备架构(CUDA)并行编程环境下,采用CPU和GPU协同合作的模式... 在热传导算法中,使用传统的CPU串行算法或MPI并行算法处理大批量粒子时,存在执行效率低、处理时间长的问题。而图形处理单元(GPU)具有大数据量并行运算的优势,为此,在统一计算设备架构(CUDA)并行编程环境下,采用CPU和GPU协同合作的模式,提出并实现一个基于CUDA的热传导GPU并行算法。根据GPU硬件配置设定Block和Grid的大小,将粒子划分为若干个block,粒子输入到GPU显卡中并行计算,每一个线程执行一个粒子计算,并将结果传回CPU主存,由CPU计算出每个粒子的平均热流。实验结果表明,与CPU串行算法在时间效率方面进行对比,该算法在粒子数到达16 000时,加速比提高近900倍,并且加速比随着粒子数的增加而加速提高。 展开更多
关键词 热传导算法 图形处理单元 统一计算设备架构 并行计算 时间效率 加速比
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基于GPGPU和CUDA的高速AES算法的实现和优化 被引量：3
4
作者 顾青 高能 +1 位作者 包珍珍 向继 《中国科学院研究生院学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期776-785,共10页
随着高性能计算需求的不断增长,人们开始将目光投向具有强大计算能力及高存储带宽的GPU设备.与擅长处理复杂性逻辑事务的CPU相比,GPGPU(general purpose graphicprocessing unit,通用图形处理器)更适合于大规模数据并行处理.CUDA(comput... 随着高性能计算需求的不断增长,人们开始将目光投向具有强大计算能力及高存储带宽的GPU设备.与擅长处理复杂性逻辑事务的CPU相比,GPGPU(general purpose graphicprocessing unit,通用图形处理器)更适合于大规模数据并行处理.CUDA(compute unified devicearchitecture,统一计算架构)的出现更加速了GPGPU应用面的扩张.基于GPGPU和CUDA技术对AES算法的实现进行加速,得到整体吞吐量6～7Gbit/s的速度.如果不考虑数据加载时间,对于1MB以上的输入规模,吞吐量可以达到20Gbit/s. 展开更多
关键词 通用图像处理器 统一计算架构 AES算法 并行计算
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CUDA-TP:基于GPU的自顶向下完整蛋白质鉴定并行算法 被引量：1
5
作者 段琼 田博 +2 位作者 陈征 王洁 何增有 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2018年第7期1525-1538,共14页
蛋白质及蛋白质翻译后修饰(post-translational modifications,PTMs)的鉴定是蛋白质组学研究的基础,对整个领域的进一步发展有着十分重要的意义.近年来,质谱设备的快速发展使得获取"自顶向下"(top-down,TD)的高精度完整蛋白... 蛋白质及蛋白质翻译后修饰(post-translational modifications,PTMs)的鉴定是蛋白质组学研究的基础,对整个领域的进一步发展有着十分重要的意义.近年来,质谱设备的快速发展使得获取"自顶向下"(top-down,TD)的高精度完整蛋白质质谱数据成为可能.目前基于TD质谱数据的完整蛋白质鉴定算法虽然在匹配精度、PTM位点的推断上取得了一些成效,但它们运行时间还有很大的不足和提升空间.利用图形处理器(graphics processing unit,GPU)可以将大规模的重复计算并行化,提高串行程序的执行速度.CUDA-TP算法基于通用并行计算架构(compute unified device architecture,CUDA)来计算蛋白质与TD质谱数据的匹配分数.首先,对每一个质谱数据,CUDA-TP利用优化的MS-Filter算法在蛋白质数据库中过滤出其对应的少数候选蛋白质集合,然后通过AVL(adelson-velskii and landis)树加速质谱匹配过程.GPU中的多线程技术被用来并行化谱图网格及最终数组中所有元素的前驱结点的求解.同时,该算法还使用target-decoy策略来控制蛋白质与质谱图匹配结果的错误发现率(false discovery rate,FDR).实验结果表明:CUDA-TP算法能够有效地加速完整蛋白质的鉴定,速度分别比MS-TopDown和MS-Align+快10倍与2倍.到目前为止,这是唯一能够利用CUDA架构来加速完整蛋白质鉴定的研究工作.CUDA-TP源代码公布在https://github.com/dqiong/CUDA-TP. 展开更多
关键词 “自顶向下”蛋白质组学 蛋白质鉴定 图形处理器 通用并行计算架构 谱图比对
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基于GPU的B-S模型下改进的Crank Nicolson算法
6
作者 王文浩 邬春学 《上海理工大学学报》 CAS 北大核心 2013年第2期147-151,156,共6页
针对Black-Scholes模型及其公式特点进行了理论分析与数学处理,给出了优化的Crank-Nicolson算法,提高了实际期权交易效率.通过使用GPU作为计算平台,结合CUDA架构技术,验证改进后算法的有效性和适用性.在CPU平台下进行横向测试,验证GPU... 针对Black-Scholes模型及其公式特点进行了理论分析与数学处理,给出了优化的Crank-Nicolson算法,提高了实际期权交易效率.通过使用GPU作为计算平台,结合CUDA架构技术,验证改进后算法的有效性和适用性.在CPU平台下进行横向测试,验证GPU平台运行环境优势.实验表明,改进后的算法在GPU平台下运行所提升的效果显著,运算精度和效率得到提高. 展开更多
关键词 金融期权计算 B—S模型 改进的C—N算法 gpu cuda构架 HPC
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NTRU格基密钥封装方案GPU高性能实现
7
作者 李文倩 沈诗羽 赵运磊 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期2163-2178,共16页
随着量子计算技术的发展,传统加密算法受到的威胁日益严重.为应对量子计算时代的挑战,各国正积极加强后量子密码算法的实现和迁移部署工作.由于NTRU密码方案具有结构简洁、计算效率高、尺寸较小、无专利风险等优点,因此NTRU格基密钥封... 随着量子计算技术的发展,传统加密算法受到的威胁日益严重.为应对量子计算时代的挑战,各国正积极加强后量子密码算法的实现和迁移部署工作.由于NTRU密码方案具有结构简洁、计算效率高、尺寸较小、无专利风险等优点,因此NTRU格基密钥封装算法对于后量子时代的密码技术储备和应用具有重要意义.同时,图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)以其强大的并行计算能力、高吞吐量、低能耗等特性,已成为当前高并发密码工程实现的重要平台.本文给出后量子密码算法CTRU/CNTR的首个GPU高性能实现方案.对GPU主要资源占用进行分析,我们综合考虑并行计算、内存访问、数据布局和算法优化等多个方面,采用一系列计算和内存优化技术,旨在并行加速计算、优化访存、合理占用GPU资源以及减少I/O时延,从而提高本方案的计算能力和性能.本文的主要贡献在于以下几个方面:首先,针对模约减操作,使用NVIDIA并行指令集实现,有效减少所需指令条数;其次,针对耗时的多项式乘法模块,采用混合基NTT,并采用层融合、循环展开和延迟约减等方法,加快计算速度;此外,针对内存重复访问和冲突访问等问题,通过合并访存、核函数融合等优化技术,实现内存的高效访问;最后,为实现高并行的算法,设计恰当的线程块大小和数量,采用内存池机制,实现多任务的快速访存和高效处理.基于NVIDIA RTX4090平台,本方案CTRU768实现中密钥生成、封装和解封装的吞吐量分别为每秒1170.9万次、926.7万次和315.4万次.与参考实现相比,密钥生成、封装和解封装的吞吐量分别提高了336倍、174倍和128倍.本方案CNTR768实现中密钥生成、封装和解封装的吞吐量分别为每秒1117.3万次、971.8万次和322.2万次.与参考实现相比,密钥生成、封装和解封装的吞吐量分别提高了329倍、175倍和134倍;与开源Kyber实现相比,密钥生成、密钥封装和密钥解封装的吞吐量分别提升10.84~11.36倍、9.49~9.95倍和5.11~5.22倍.高性能的密钥封装实现在大规模任务处理场景下具有较大的应用潜力,对保障后量子时代的信息和数据安全具有重要意义. 展开更多
关键词 后量子密码 格基密码 密钥封装方案 并行处理 图形处理器
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基于GPU的并行优化技术 被引量：23
8
作者 左颢睿 张启衡 +1 位作者 徐勇 赵汝进 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第11期4115-4118,共4页
针对标准并行算法难以在图形处理器(GPU)上高效运行的问题,以累加和算法为例,基于Nvidia公司统一计算设备架构(CUDA)GPU介绍了指令优化、共享缓存冲突避免、解循环优化和线程过载优化四种优化方法。实验结果表明,并行优化能有效提高算法... 针对标准并行算法难以在图形处理器(GPU)上高效运行的问题,以累加和算法为例,基于Nvidia公司统一计算设备架构(CUDA)GPU介绍了指令优化、共享缓存冲突避免、解循环优化和线程过载优化四种优化方法。实验结果表明,并行优化能有效提高算法在GPU上的执行效率,优化后累加和算法的运算速度相比标准并行算法提高了约34倍,相比CPU串行实现提高了约70倍。 展开更多
关键词 图形处理器 并行优化 累加和 统一计算设备架构
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基于CUDA的高速FFT计算 被引量：22
9
作者 赵丽丽 张盛兵 +1 位作者 张萌 姚涛 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第4期1556-1559,共4页
针对快速傅里叶算法FFT在图形图像处理和科学计算领域的重要作用,提出了一种基于CUDA的高速FFT计算方法,在分析GPU硬件平台执行模式及FFT算法并行性特征的基础上,采用多线程并行的映射方法实现算法,并从存储层次优化算法。实验结果表明... 针对快速傅里叶算法FFT在图形图像处理和科学计算领域的重要作用,提出了一种基于CUDA的高速FFT计算方法,在分析GPU硬件平台执行模式及FFT算法并行性特征的基础上,采用多线程并行的映射方法实现算法,并从存储层次优化算法。实验结果表明了该算法的高效性,且优化后的FFT加速比能达到CUFFT库加速比的2～6倍。 展开更多
关键词 图形处理器 统一计算架构 映射策略 存储层次
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CUDA架构下的液晶自适应波面数值解析 被引量：11
10
作者 李大禹 胡立发 +5 位作者 穆全全 曹召良 夏明亮 李抄 刘肇楠 宣丽 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期848-854,共7页
在GPU通用计算架构下,首次提出了CUDA架构下的液晶自适应光学波面数值解析方法。针对高分辨率液晶自适应光学系统,介绍了液晶自适应光学的波面数值解析算法,论述了CUDA的通用架构;然后,建立了CUDA实现波面数值解析的编程模型,在此模型... 在GPU通用计算架构下,首次提出了CUDA架构下的液晶自适应光学波面数值解析方法。针对高分辨率液晶自适应光学系统,介绍了液晶自适应光学的波面数值解析算法,论述了CUDA的通用架构;然后,建立了CUDA实现波面数值解析的编程模型,在此模型中引入了并行线程的有效利用,全局存储器的高效访问和数据直接回写3种优化方案;最后,给出了GPU与CPU的实验对比结果。结果表明:CUDA计算分辨率为512×512,对35项Zernike多项式的波面数值解析需时不到1ms,计算速度是传统CPU波面数值解析的几十倍。提出的方法减小了系统延时,提高了校正速度,建立波面数值解析CUDA编程模型采用的优化手段可为其它数学计算模型提供参考。 展开更多
关键词 图形处理器(gpu) cuda 液晶 自适应光学 波面解析
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基于CUDA的尺度不变特征变换快速算法 被引量：14
11
作者 田文 徐帆 +1 位作者 王宏远 周波 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第8期219-221,共3页
针对尺度不变特征变换(SIFT)算法耗时多限制其应用范围的缺点,提出一种基于统一计算设备架构(CUDA)的尺度不变特征变换快速算法,分析其并行特性,在图像处理单元(GPU)的线程和内存模型方面对算法进行优化。实验证明,相对于CPU,算法速度... 针对尺度不变特征变换(SIFT)算法耗时多限制其应用范围的缺点,提出一种基于统一计算设备架构(CUDA)的尺度不变特征变换快速算法,分析其并行特性,在图像处理单元(GPU)的线程和内存模型方面对算法进行优化。实验证明,相对于CPU,算法速度提升了30～50倍,对640×480图像的处理速度达到每秒24帧,满足实时应用的需求。 展开更多
关键词 尺度不变特征变换 特征提取与匹配 图像处理单元 统一计算设备架构
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CUDA架构下的快速图像去噪 被引量：12
12
作者 李军 李艳辉 陈双平 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第11期183-185,222,共4页
图像处理通常需要较大的计算量,其中图像去噪是经常使用的一种预处理算法,研究其快速算法具有重要意义。图形处理器具有强大的并行计算能力,但大部分时间处于闲置状态。统一计算设备架构提供了一种简单易用的开发环境,可利用图形处理器... 图像处理通常需要较大的计算量,其中图像去噪是经常使用的一种预处理算法,研究其快速算法具有重要意义。图形处理器具有强大的并行计算能力,但大部分时间处于闲置状态。统一计算设备架构提供了一种简单易用的开发环境,可利用图形处理器进行通用计算。提出了基于统一计算设备架构的快速图像去噪算法,可以利用GPU的计算能力,加快去噪过程,显著地减少计算时间。 展开更多
关键词 图形处理器 图像去噪 统一计算设备架构 并行数据处理
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基于CUDA的汇流分析并行算法的研究与实现 被引量：6
13
作者 赵向辉 苗青 +2 位作者 付忠良 苏畅 李昕 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第7期2445-2447,2451,共4页
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... 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。 展开更多
关键词 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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基于GPU的视频流人群实时计数 被引量：10
14
作者 姬丽娜 陈庆奎 +3 位作者 陈圆金 赵德玉 方玉玲 赵永涛 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第1期145-152,共8页
为了解决人群遮挡严重、光照突变等恶劣环境下人群计数准确率低的问题,提出基于混合高斯模型(GMM)和尺度不变特征变换(SIFT)特征的人群数量统计分析新方法。首先,基于GMM提取运动人群,并采用灰度共生矩阵(GLCM)和形态学方法去除背景中... 为了解决人群遮挡严重、光照突变等恶劣环境下人群计数准确率低的问题,提出基于混合高斯模型(GMM)和尺度不变特征变换(SIFT)特征的人群数量统计分析新方法。首先,基于GMM提取运动人群,并采用灰度共生矩阵(GLCM)和形态学方法去除背景中移动的小物体和较密集的噪声等非人群前景,针对GMM算法提出了一种效率较高的并行模型;接着,检测运动人群的SIFT特征点作为人群统计的基础,基于二值图像的特征提取大大减少了执行时间;最后,提出基于人群特征数和人群数量进行统计分析的新方法,选择不同等级的人群数量的数据集分别进行训练,统计得出平均单个特征点数,并对不同密度的行人进行计数实验。算法采用基于GPU多流处理器进行加速,并针对所提算法在统一计算设备架构(CUDA)流上任务的有效调度的方法进行分析。实验结果显示,相比单流提速31.5%,相比CPU提速71.8%。 展开更多
关键词 视频监控 gpu并行计算 人群计数 尺度不变特征变换 混合高斯模型 统一计算设备架构
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LU分解和Laplace算法在GPU上的实现 被引量：9
15
作者 陈颖 林锦贤 吕暾 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第3期851-855,共5页
随着图形处理器(GPU)性能的大幅度提升以及可编程性的发展,已经有许多算法成功地移植到GPU上。LU分解和Laplace算法是科学计算的核心,但计算量往往很大,由此提出了一种在GPU上加速计算的方法。使用Nvidia公司的统一计算设备架构(CUDA)... 随着图形处理器(GPU)性能的大幅度提升以及可编程性的发展,已经有许多算法成功地移植到GPU上。LU分解和Laplace算法是科学计算的核心,但计算量往往很大,由此提出了一种在GPU上加速计算的方法。使用Nvidia公司的统一计算设备架构(CUDA)编程模型实现这两个算法,通过对CPU与GPU进行任务划分,同时利用GPU上的共享存储器提高数据访问速度,对GPU程序进行分支消除,并且对矩阵分段计算以达到加速计算的目的。实验结果表明,随着矩阵规模的增大,基于GPU的算法相对于基于CPU的算法具有良好的加速效果。 展开更多
关键词 图形处理器 LU分解 Laplace算法 统一计算设备架构 共享存储器
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基于CUDA的地震数据相干体并行算法 被引量：10
16
作者 吴连贵 易瑜 李肯立 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第3期912-914,共3页
在地震探测解释方面,运用相干体技术可以清楚地识别断层和地层特征。由于相干体是通过三维地震数据体计算得到,传统方法难以满足计算需求。基于CUDA平台,提出了一种并行相干体算法,该算法可加速相干体算法中的矩阵相乘计算。理论分析和... 在地震探测解释方面,运用相干体技术可以清楚地识别断层和地层特征。由于相干体是通过三维地震数据体计算得到,传统方法难以满足计算需求。基于CUDA平台,提出了一种并行相干体算法,该算法可加速相干体算法中的矩阵相乘计算。理论分析和配有Intel Core2 Due CPU和NVIDIA GeForce 8800 GT显卡的实验结果表明:基于GPU的并行相干体算法可取得理想的线性加速比,提高系统的计算效率。 展开更多
关键词 统一计算设备架构 图形处理器 相干体技术 地震数据处理 并行处理
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基于CUDA的拉普拉斯边缘检测算法 被引量：6
17
作者 孟小华 刘坚强 +1 位作者 区业祥 张庆丰 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第18期190-193,共4页
拉普拉斯边缘检测算法常用于去除CCD天文图像中的宇宙射线噪声,但其串行算法计算复杂度较高。为此,分析拉普拉斯边缘检测算法的并行性,在统一计算设备架构(CUDA)并行编程环境下,提出一种基于CUDA的拉普拉斯边缘检测图形处理单元(GPU)并... 拉普拉斯边缘检测算法常用于去除CCD天文图像中的宇宙射线噪声,但其串行算法计算复杂度较高。为此,分析拉普拉斯边缘检测算法的并行性,在统一计算设备架构(CUDA)并行编程环境下,提出一种基于CUDA的拉普拉斯边缘检测图形处理单元(GPU)并行算法。分割天文图像得到多幅子图,根据GPU的硬件配置设定Block和Grid的大小,将子图依次传输到显卡进行并行计算,传回主存后拼接得到完整的图像输出。实验结果表明,图像尺寸越大,该并行算法与串行算法相比具有的速度优势越大,可获得10倍以上的加速比。 展开更多
关键词 拉普拉斯边缘检测算法 图形处理单元 统一计算设备架构 并行处理 天文图像 宇宙射线
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面向CPU＋GPU异构计算的SIFT特征匹配并行算法 被引量：11
18
作者 肖汉 郭运宏 周清雷 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期1732-1737,共6页
依据图形处理器(GPU)计算特点和任务划分的特点,提出主从模型的CPU+GPU异构计算的处理模式.通过分析和定义问题中的并行化数据结构,描述计算任务到统一计算设备架构(CUDA)的映射机制,把问题或算法划分成多个子任务,并对划分的子任务给... 依据图形处理器(GPU)计算特点和任务划分的特点,提出主从模型的CPU+GPU异构计算的处理模式.通过分析和定义问题中的并行化数据结构,描述计算任务到统一计算设备架构(CUDA)的映射机制,把问题或算法划分成多个子任务,并对划分的子任务给出合理的调度算法.结果表明,在GeForce GTX 285上实现的尺度不变特征变换(SIFT)并行算法相比CPU上的串行算法速度提升了近30倍. 展开更多
关键词 遥感影像 特征匹配 图形处理器(gpu) 统一计算设备架构(cuda) 尺度不变特征变换(SIFT)
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GPU在SPH方法模拟溃坝问题的应用研究 被引量：4
19
作者 杨志国 黄兴 +1 位作者 郑兴 段文洋 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期661-666,共6页
SPH方法是一种无网格的粒子方法,对于求解强非线性水动力学问题具有重要意义。随着粒子数增加,该方法的计算效率成为限制其大规模工程应用的重大瓶颈。可将大规模并行计算引入SPH方法中,以得到良好的计算加速效果。采用将GPU运用于SPH... SPH方法是一种无网格的粒子方法,对于求解强非线性水动力学问题具有重要意义。随着粒子数增加,该方法的计算效率成为限制其大规模工程应用的重大瓶颈。可将大规模并行计算引入SPH方法中,以得到良好的计算加速效果。采用将GPU运用于SPH方法并行计算的技术,借助CUDA硬件计算架构,研究SPH方法的并行计算通用性问题。以二维溃坝问题作为数值算例,对GPU计算结果的稳定性和收敛性进行验证,比较CPU与GPU的计算效率。通过计算,验证了GPU在SPH方法并行计算应用中的可靠性、可行性以及高效性,为提高SPH方法的计算效率提供一种重要的参考途径。 展开更多
关键词 gpu 并行计算 cuda SPH方法 溃坝 水动力学 数值计算
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一种基于GPU的SAR高效成像处理算法 被引量：10
20
作者 孟大地 胡玉新 丁赤飚 《雷达学报（中英文）》 CSCD 2013年第2期210-217,共8页
合成孔径雷达(SAR)成像处理是一项需要进行大量计算的处理任务。图形处理器(GPU)具有数十倍于CPU的浮点计算能力以及传输带宽,而CUDA技术的发展使得GPU能够方便地进行通用计算。该文提出了一种在GPU上进行SAR成像的高效方法。与一般GPU... 合成孔径雷达(SAR)成像处理是一项需要进行大量计算的处理任务。图形处理器(GPU)具有数十倍于CPU的浮点计算能力以及传输带宽,而CUDA技术的发展使得GPU能够方便地进行通用计算。该文提出了一种在GPU上进行SAR成像的高效方法。与一般GPU处理方法相比,该方法使得处理过程中的CPU-GPU往返数据传输由4次减少到1次,而且同时利用了工作站上的CPU与GPU计算资源。实验结果表明,该方法能够带来相对一般GPU处理方法2.3倍的处理效率提升,从而验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 SAR cuda gpu SAR成像处理
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