視頻特征提取算子的GPU優(yōu)化及遠(yuǎn)程計(jì)算的實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)得到大規(guī)模的普及，基于網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用和服務(wù)成為應(yīng)用軟件系統(tǒng)的重要發(fā)展方向，同時(shí)，大數(shù)據(jù)處理、人工智能、機(jī)器視覺(jué)等技術(shù)的迅速發(fā)展對(duì)計(jì)算能力提出了極大的需求。另一方面，基于GPU（圖像處理單元）的通用計(jì)算近年來(lái)發(fā)展迅速，NVIDIA公司推出的CUDA（統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu)）模型極大的推動(dòng)了GPU通用計(jì)算的發(fā)展，其已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用在生物工程、金融計(jì)算、圖像與視頻處理、流體力學(xué)模擬、地震分析等等領(lǐng)域。
　　本文將GP

2、U強(qiáng)大的并行計(jì)算能力與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合，提出了基于Web的GPU高性能遠(yuǎn)程計(jì)算平臺(tái)，該平臺(tái)允許用戶(hù)通過(guò)Web瀏覽器在服務(wù)器端的GPU上啟動(dòng)并行計(jì)算任務(wù)。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，GPU的并行計(jì)算能力能夠以服務(wù)的形式提供給用戶(hù)，本實(shí)驗(yàn)中GPU遠(yuǎn)程計(jì)算平臺(tái)能夠提供三種特征提取算子（SIFT、STIP、MoSIFT）的計(jì)算服務(wù)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了基于Web的GPU高性能遠(yuǎn)程計(jì)算平臺(tái)的有效性。本文以STIP特征提取算法的優(yōu)化為例，詳細(xì)介紹了對(duì)STIP算法進(jìn)行CU

3、DA并行優(yōu)化加速的過(guò)程：存儲(chǔ)器優(yōu)化、數(shù)據(jù)和線(xiàn)程塊合理劃分、CUDA流的合理利用等。
　　對(duì)STIP特征提取算法的并行優(yōu)化的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，加速比隨著視頻圖像尺寸和特征點(diǎn)數(shù)量的不同而不同，最高加速比達(dá)到29倍，對(duì)于640*480大小的視頻處理幀頻達(dá)到了10幀以上，使得STIP算法用于視頻監(jiān)控中的實(shí)時(shí)處理成為了可能。相比傳統(tǒng)的本地計(jì)算的方式，基于Web的遠(yuǎn)程計(jì)算平臺(tái)可以大大方便用戶(hù)對(duì)GPU計(jì)算資源的使用，不再受地點(diǎn)、時(shí)間以及設(shè)備的限制。