杨浩
- 作品数：1 被引量：0H指数：0
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- GPU加速的图像一致性形变方法并行实现
- 2017年
- 针对新近提出的一种快速一致性形变方法提出一种GPU平台的并行实现策略。首先提出了一种分支优化方法,利用仿真工具获取描述每条线程行为的基本块矢量(BBV),通过最优偏移下的体数据划分,使执行路径相似的线程尽可能集中在同一线程束中,利用该方法得到的线程分配方案可以减小GPU因分支而引起的执行效率下降;分析了全局内存、纹理内存和共享内存三种存储策略在实现插值算法时的性能,选取了共享内存完成插值算法所需的数据存取,并对数据边界的插值误差进行了分析;利用规约方法有效提高了GPU的求和效率。针对三维图像进行了实验,采用分支优化策略可以提高6%的性能,共享内存的存储策略优于全局内容和纹理内存策略,同时近似插值算法带来的误差对算法收敛影响较小,规约求和可以明显提高求和效率。实验结果表明该方法在NVIDIA C2050 GPU平台上可以获得了大约110的加速比。
- 杨浩孙瑞芳杨烜姚水永
- 关键词：图形处理器并行计算图像配准加速比
