摘要：针对像素级图像处理算法并行化程度高的特点，利用GPU的并行流处理特性和可编程性，提出了基于GPU的数字图像并行化处理方法，并对其基本执行流程和其中的关键技术问题：数据加载，结果反馈、保存等进行了详细论述。最后通过图像的卷积运算验证了GPU的并行处理能力。关键词：GPU；片元程序；Cg；并行处理GPU并行化处理GPU）是目前计算机上普遍采用的图形图像处理专用器件，具有单指令流多数据流（SIMD
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2023-10-12 05:55:49
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推荐开源项目：Boost.Compute - C++的GPU并行计算库基于OpenCL computeA C++ GPU Computing Library for OpenCL项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/co/compute 项目介绍Boost.Compute 是一个由C++构建的GPU和并行计算库，它基于强大的OpenCL框架。这个库的设计目标是提供
1.背景介绍随着数据量的不断增长，计算机科学家和工程师需要寻找更高效的计算方法来处理这些大量数据。GPU(图形处理单元)是一种专门用于并行计算的微处理器，它可以在短时间内处理大量数据，因此成为大数据处理的关键技术之一。在这篇文章中，我们将深入探讨GPU并行计算的核心概念、算法原理、具体操作步骤和数学模型。我们还将通过具体的代码实例来解释GPU并行计算的实现方法，并讨论未来的发展趋势和挑战。2.核心
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2024-07-05 18:07:49
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灰度图像处理——基于GPU的并行编程模型CUDA程序设计 目录灰度图像处理——基于GPU的并行编程模型CUDA程序设计1 题目描述2 设计思路实验环境3 源码3.1 串行程序3.2 并行程序3.3 性能对比与分析4 OpenCV与RGB2Gray及其算法的具体解释优化 1 题目描述 用CUDA设计一个将RGB图像转换生成灰度图像的程序，要求通过实例测试串行程序和GPU并行程序的执行效率（要求处理
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2024-04-28 09:48:26
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1.写在前面前面的博客我们简单的介绍并行的处理器，这节我们介绍下GPU，一种新型的图像处理器。2.GPU简介最初将SIMD指令添加到现有体系结构中的理由是：许多微处理器被用于PC和工作站中图形显示器上，以至于越来越多的处理时间被用于图形上。随着处理器上的晶体管数量根据摩尔定律持续增长，改进图形处理效率逐渐成为一个值得研究的问题。改进图形处理的主要驱动力来自计算机游戏行业。快速增长的游戏市场鼓励许多
GPU并行计算OpenCL(3)——图像处理 我们这一章来实现一下利用OpenCL完成一个简单的高斯过滤器处理图像，在实现图像处理之前，我们需要了解OpenCL中的图像对象和采样器对象。 图像对象图像对象就是我们需要处理的图像，但是我们需要将其处理成OpenCL所理解的语言。这里我们可以使用FreeImage库来完成图像数据的处理，大大的减少了我们的工作量。图像对象封装了一个图
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2024-05-22 13:36:10
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上文提到对从深度图生成点云，需要对每一个像素点进行转换。如果要对很多图像进行深度和点云的转换，在cpu中是极其耗费时间的，因此这里介绍使用cuda在gpu中进行深度点云转换。pycuda的安装自行百度，这里只介绍使用。1.首先构造cuda程序，这里可以看到，pycuda使用时候主题还是c语言，在python中通过字符串的形式表示。import pycuda.autoinit
from pycuda
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2024-05-14 14:07:38
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最近在了解GPU架构这方面的内容，由于资料零零散散，所以准备写两篇博客整理一下。GPU的架构复杂无比，这两篇文章也是从宏观的层面去一窥GPU的工作原理罢了 GPU根据厂商的不同，显卡型号的不同，GPU的架构也有差别，但是大体的设计基本相同，原理的部分也是相通的。下面我们就以NVIDIA的Fermi架构为蓝本，从降低延迟的角度，来讲解一下GPU到底是如何利用数据的并行处理来提升性能的。有关
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2024-04-30 19:26:10
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本次水平集图像分割并行加速算法设计与实现包含：原理篇、串行实现篇、OpenMP并行实现篇与CUDA GPU并行实现篇四个部分。具体各篇章链接如下：水平集图像分割并行加速算法设计与实现——原理篇水平集图像分割并行加速算法设计与实现——串行实现篇水平集图像分割并行加速算法设计与实现——OpenMP并行实现篇水平集图像分割并行加速算法设计与实现——CUDA GPU并行实现篇原理篇主要讲解水平集图像分割的
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2024-05-10 16:17:39
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CUDA编程（一）：GPU计算与CUDA编程简介GPU计算GPU硬件资源GPU软件资源GPU存储资源CUDA编程 GPU计算NVIDIA公司发布的CUDA是建立在GPU上的一个通用并行计算平台和编程模型，CUDA编程可以利用GPU的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题。GPU的并行计算最成功的一个应用就是深度学习领域。GPU通常不作为一个独立运行的计算平台，而需要与CPU协同工作，它可
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2024-04-27 13:40:38
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GPU在正式讲解GPU之前，我们先来讲讲上文中提到的一个概念——并行计算。 并行计算(Parallel Computing)是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。它的基本思想是用多个处理器来共同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分均由一个独立的处理机来并行计算。 并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。 时间上的并行是指流
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2024-02-20 21:40:24
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本次水平集图像分割并行加速算法设计与实现包含：原理篇、串行实现篇、OpenMP并行实现篇与CUDA GPU并行实现篇四个部分。具体各篇章链接如下：水平集图像分割并行加速算法设计与实现——原理篇水平集图像分割并行加速算法设计与实现——串行实现篇水平集图像分割并行加速算法设计与实现——OpenMP并行实现篇水平集图像分割并行加速算法设计与实现——CUDA GPU并行实现篇原理篇主要讲解水平集图像分割的
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2024-08-12 20:20:12
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目录在了解什么是cuda之前，需要先知道什么是gpu；OK，那么GPU有哪些特性呢？OK，那么什么是CUDA呢？那这里为什是异构计算呢？最后让我们用一个CUDA C的hello world来结束这篇blog。在了解什么是cuda之前，需要先知道什么是gpu； GPU这个概念是由Nvidia公司于1999年提出的。GPU是显卡上的一块芯片，就像CPU是主板上的一块芯片。那么1999年之前显
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2024-04-24 13:57:24
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最近在学一门课，叫做“C++与并行计算”。要用到多CPU（进程）并行的原理，实现语言是C++的MPI接口。联想到上学期用到CUDA C/C++来做并行计算，就对这两门语言做一个总结，分享下自己关于并行计算的认识。1 并行计算的基本原理并行计算一般有两个维度，一个是指令（Instruction）或程序（Program），另一个是数据（Data）。这样，就可以归纳出各种并行模式（S代表Single，M
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2024-03-18 15:28:07
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前言 CPU 的并行编程技术，也是高性能计算中的热点，也是今后要努力学习的方向。那么它和 GPU 并行编程有何区别呢？ 本文将做出详细的对比，分析各自的特点，为将来深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫。区别一：缓存管理方式的不同 GPU：缓存对程序员不透明，程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理)。 CPU：缓存对程序员透明。应用程序员无法通过编程手段操纵缓
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2023-09-11 15:12:50
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计算机的并行处理技术概括起来主要有以下三种形式：1.时间并行 时间并行指时间重叠，在并行性概念中引入时间因素，让多个处理过程在时间上相互错开，轮流重叠地使用同一套硬件设备的各个部分，以加快硬件周转而赢得速度。 时间并行性概念的实现方式就是采用流水处理部件。这是一种非常经济而实用的并行技术，能保证计算机系统具有较高的性能价格比。目前的高性能微型机几乎无一例外地使用了流水技术。2.空间并行 空
并行计算(二)——CUDA一、简介CUDA是NVIDIA提供的一种通用的并行计算平台和编程模型，使用CUDA可以像在CPU上一样使用GPU进行编程。CUDA要介绍的话东西实在太多了，而且GPU的工作原理和CPU尽管是有些相似的，但是实际使用的思路和CPU却可能完全不同，这里也只能简单讲一点。CUDA C编程和普通C语言也没有什么太多的不同，由于CPU和GPU使用的二进制指令不同，因此使用CUDA
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2024-06-13 09:35:34
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本文从使用 GPU 编程技术的角度来了解计算中并行实现的方法思路。
前言 本文从使用 GPU 编程技术的角度来了解计算中并行实现的方法思路。并行计算中需要考虑的三个重要问题 1. 同步问题 在操作系统原理的相关
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2024-03-22 13:42:20
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上篇中我们用DirectX Compute Shader在显卡上编写了一个并行算法来计算好看的曼德勃罗特集迭代数图形。那么使用显卡进行通用计算到底有多少优势呢？我们本次就来比较一番。首先我们在CPU上也实现该算法。为了方便起见我们设计了一个类：class CPUCalc
{
private:
int m_stride;
int m_width;
int m_height;
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2024-05-14 12:24:02
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GPU并行计算OpenCL(1)——helloworld随着现在GPU越来越强大，我们看论文的时候经常听到GPU加速的某某某算法，但是到底如何进行加速呢？CUDA可能大家更加熟悉(奈何电脑是MAC)，这里介绍就OpenCL。OpenCL(Open Computing Langugae)是第一个面向异构系统(此系统中可由CPU，GPU或其它类型的处理器架构组成)的并行编程的开放式标准。它是跨平台的。
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2024-04-30 17:19:19
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