Abstract-I detta papper konstruerar vi nyckelfaktorer i design och utvärdering av bildbehandlingsalgoritmer på massiva parallella grafik bearbetningsenheter (GPU) med hjälp av den beräkna enhetlig enhet arkitektur (CUDA) programmering modell. En uppsättning mätvärden, anpassade för bildbehandling, föreslås för att kvantitativt utvärdera algoritmegenskaper. Dessutom visar vi att en rad bildbehandlingsalgoritmer karta lätt till CUDA med hjälp av multiview stereo matchning, linjär funktion extrahering, JPEG2000 bildkodning och icke-fotorealistisk rendering (NPR) som våra exempel program. Algoritmerna är noga utvalda från stora domäner av bildbehandling, så de innehåller i sig en mängd underalgoritmer med olika egenskaper när de genomförs på GPU. Prestanda utvärderas i form av exekveringstid och jämförs med den snabbaste host-only-versionen som implementeras med OpenMP. Det visas att den observerade upphastigheten varierar kraftigt beroende på egenskaperna hos varje algoritm. Intensiv analys görs för att visa lämpligheten av de föreslagna mätvärdena för att förutsäga effektiviteten hos en ansökan om parallellt genomförande.
Park m.fl. REF analysera en mängd olika bildbehandlingsalgoritmer för genomförande i CUDA.
Design and Performance Evaluation of Image Processing Algorithms on GPUs
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}