Abstract-The Discrete Wavelet Transform (DWT) har ett brett utbud av applikationer från signalbehandling till video och bildkomprimering. Vi visar att denna omvandling, med hjälp av lyftplanen, kan utföras på ett minnes- och beräkningseffektivt sätt på moderna, programmerbara GPU:er, som kan betraktas som massivt parallella coprocessorer genom NVidias CUDA-kalkylparadigm. De tre huvudsakliga hårdvaruarkitekturerna för 2D DWT (radkolumn, linjebaserad, blockbaserad) visas vara olämpliga för en CUDA-implementering. Vår CUDA-specifika design kan ses som en hybridmetod mellan radkolonn och blockbaserade metoder. Vi uppnår avsevärda hastigheter jämfört med en optimerad CPU-implementering och tidigare icke-CUDA-baserade GPU DWT-metoder, både för 2D-bilder och 3D-volymdata. Dessutom kan minnesanvändningen minskas avsevärt jämfört med tidigare GPU DWT-metoder. Metoden är skalbar och den snabbaste GPU-implementeringen bland de metoder som beaktas. En prestandaanalys visar att resultaten av vår CUDA-specifika design är i nära överensstämmelse med vår teoretiska komplexitetsanalys.
Laan m.fl. I REF föreslogs en hybrid av radkolumn och blockbaserade ap-proaches.
Accelerating Wavelet Lifting on Graphics Hardware Using CUDA
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}