基于GPU和MIC架構(gòu)的邊緣檢測算法優(yōu)化研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、CPU/GPU和CPU/MIC等異構(gòu)協(xié)同計算系統(tǒng)既提供了強大的計算能力，又兼顧通用性和效能，是當(dāng)前高性能計算的主流架構(gòu)類型。然而其復(fù)雜的硬件結(jié)構(gòu)和獨特的編程模型，使得用戶編程和性能優(yōu)化，成為發(fā)揮整個系統(tǒng)性能的關(guān)鍵。
　　在高分辨率的圖像日益普及的情況下，邊緣檢測的運算速度對后續(xù)圖像處理和計算機視覺的研究有著更為重大的影響。如何在特定的異構(gòu)架構(gòu)系統(tǒng)平臺上，最大限度的提高邊緣檢測的運算速度和代碼效率是本文的研究重點。
　　本文將

2、數(shù)字圖像處理中的邊緣檢測算法與GPU/MIC相結(jié)合，并對邊緣檢測算法和CPU/GPU/MIC異構(gòu)架構(gòu)的性能優(yōu)化展開深入的分析和研究。首先回顧了GPU硬件發(fā)展歷程及CUDA編程模型等相關(guān)知識。分析了邊緣檢測算法的并行性，并在CPU和CPU/GPU上實現(xiàn)。通過一系列優(yōu)化手段，包括循環(huán)展開、指令訪問優(yōu)化和共享存儲器訪問優(yōu)化等，使得運算速度最快。并通過與CPU/MIC異構(gòu)架構(gòu)的橫向比較，分析CPU/GPU的計算特點。本文提出了一種參數(shù)自選方法，

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