發(fā)布時間：2017-08-29 23:20

  本文關(guān)鍵詞：NVIDIA Tegra K1異構(gòu)計(jì)算平臺訪存優(yōu)化研究

  更多相關(guān)文章： GPU優(yōu)化 訪存帶寬 數(shù)據(jù)本地化 向量化 合并訪問 拉普拉斯濾波算法

【摘要】：在異構(gòu)計(jì)算平臺的移植和優(yōu)化過程中,數(shù)字圖像處理算法的訪存性能已成為制約系統(tǒng)性能的主要因素。為此,結(jié)合NVIDIA Tegra K1硬件架構(gòu)特征和具體算法特性,從合并與向量化訪存優(yōu)化、全局訪存bank和channel沖突消除等方面,對矩陣轉(zhuǎn)置算法和拉普拉斯濾波算法在NVIDIA Tegra K1異構(gòu)計(jì)算平臺上的實(shí)現(xiàn)和訪存性能優(yōu)化進(jìn)行研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用優(yōu)化方法后的矩陣轉(zhuǎn)置算法和拉普拉斯濾波算法在NVIDIA Tegra K1異構(gòu)計(jì)算平臺上取得了較大的訪存性能提升,并且具有較好的實(shí)時性。
【作者單位】： 北京聯(lián)合大學(xué)電子信息技術(shù)實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)基地;北京聯(lián)合大學(xué)自動化學(xué)院;北京聯(lián)合大學(xué)應(yīng)用科技學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： GPU優(yōu)化 訪存帶寬 數(shù)據(jù)本地化 向量化 合并訪問 拉普拉斯濾波算法
【基金】：國家自然科學(xué)基金重大研究計(jì)劃項(xiàng)目(91420202) 北京市教育委員會科技計(jì)劃面上項(xiàng)目(SQKM201411417010,KM201511417003)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0概述由于受到功耗和硬件等方面的限制,因此單純依靠提升芯片頻率來提高處理器性能的方法已經(jīng)變得越來越困難[1]。在這種情況下,多核和眾核成為計(jì)算體系結(jié)構(gòu)發(fā)展的趨勢。隨著可編程性的增強(qiáng)和處理器性能的提高,GPU受到越來越多開發(fā)人員的青睞。 各芯片廠商都推出了自己的GPU

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：755991