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文檔簡介
1、目前,隨著計算機(jī)硬件技術(shù)的飛速發(fā)展,多核中央處理器(Central Processing Unit, CPU)和通用計算的圖形處理器(Graphic Processing Unit, GPU)更新?lián)Q代層出不窮,但軟件應(yīng)用卻跟不上其硬件的發(fā)展速度,導(dǎo)致大量的硬件資源浪費(fèi)。為了發(fā)揮其各自的性能特點(diǎn)和提高資源的利用率,通過并行計算對密集型計算任務(wù)加速,具有很高的應(yīng)用價值和實際意義。
小波變換以其在時域和頻域都具有良好的局部化特性使得
2、其在圖像壓縮編碼領(lǐng)域得到廣泛的研究和應(yīng)用。而隨著圖像信息數(shù)量的劇增,對小波變換的加速處理進(jìn)而提升圖像壓縮的速度具有重要的實際意義。
本文詳細(xì)分析了小波變換的原理及過程,并闡述了CPU-GPU異構(gòu)并行計算的特點(diǎn)。在CPU實現(xiàn)小波變換基礎(chǔ)上,研究了CPU-GPU異構(gòu)并行計算的程序任務(wù)的劃分,性能的評估以及性能優(yōu)化策略。通過對小波變換實現(xiàn)的具體分析和研究,采用了基于OpenMP-CUDA混合編程模型實現(xiàn)了異構(gòu)系統(tǒng)的協(xié)同運(yùn)算。重點(diǎn)研究
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