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文檔簡介
1、科技發(fā)展日新月異,越來越多的科學(xué)問題涉及到大量數(shù)據(jù)的處理,對這些數(shù)據(jù)的處理速度直接影響到科學(xué)問題的求解進程。甚至有些科學(xué)問題必須要有足夠快的數(shù)據(jù)處理速度才能真實反映出問題的實質(zhì),如核爆炸模擬。盡管目前單核心處理技術(shù)發(fā)展非常迅速,可還是無法滿足這些科學(xué)問題的速度要求。并行計算技術(shù)的出現(xiàn)很好地解決了上述問題,目前的超算平臺已經(jīng)達到了每秒億億次的處理能力,而且還在繼續(xù)取得突破。
本文簡要介紹了傳統(tǒng)基于集群或多核心CPU的并行計算
2、技術(shù),對目前新發(fā)展起來的基于GPU流處理器SP(Stream Processor)的CUDA通用并行計算架構(gòu)技術(shù)及其在數(shù)字圖像處理中的應(yīng)用進行了深入研究。CUDA架構(gòu)技術(shù)能使GPU的超高計算性能在數(shù)據(jù)處理和科學(xué)計算等通用計算領(lǐng)域發(fā)揮其并行處理優(yōu)勢,也是真正意義上的并行計算在桌面級平臺的首次應(yīng)用。研究CUDA架構(gòu)技術(shù)在桌面級平臺的應(yīng)用,能大幅度提高這些應(yīng)用的執(zhí)行效率,獲得滿意的加速效果。數(shù)字圖像有著矩陣形式的數(shù)據(jù)邏輯結(jié)構(gòu),分析數(shù)字圖像的處
3、理算法,發(fā)現(xiàn)在數(shù)據(jù)處理過程中存在大量的數(shù)據(jù)并行性。這些特性完全適合采用基于CUDA架構(gòu)的并行計算技術(shù)在GPU上進行處理。
本文通過研究數(shù)字圖像處理中用于邊緣檢測的Prewitt算子的CUDA并行算法和其各種優(yōu)化策略版本,體現(xiàn)如何應(yīng)用CUDA架構(gòu)基礎(chǔ)技術(shù),深刻了解CUDA程序的各種優(yōu)化措施,使CUDA程序在現(xiàn)有的硬件條件下獲得最大的加速效果。
車牌識別在現(xiàn)在自動化智能交通管理中發(fā)揮著重要作用。車牌識別的實質(zhì)就是
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