基于异构平台的图像中值滤波的OpenCL加速算法

图像噪声降低了图像信噪比和质量,去噪是图像处理工作的重要环节之一.本文提出了一种基于开放式计算语言(OpenCL)架构的图像中值滤波快速降噪并行算法.介绍了OpenCL体系结构特点和中值滤波处理流程.根据图形处理器(GPU)的并发结构特点,对图像中值滤波功能模块进行了并行优化,降低了算法复杂度.通过充分激活NDRange索引空间中的工作组和工作项来提高数据访问效率,优化内核工作组配置参数,实现了中值滤波器的并行处理.实验结果表明,在图像质量保持不变的情况下,与基于CPU的串行算法、基于开放多处理(OpenMP)并行算法和基于统一计算设备架构(CUDA)并行算法性能相比,图像中值滤波并行算法在OpenCL架构下NVIDIA GPU计算平台上分别获得了29.74、17.29、1.15倍的加速比.验证了算法的有效性和平台的可移植性,基本满足应用的实时性处理要求.     

基于OpenCL的图像灰度化并行算法研究

随着图像数据量的增加,传统单核处理器或多处理器结构的计算方式已无法满足图像灰度化实时处理需求.该文利用图像处理器(GPU)在异构并行计算的优势,提出了基于开放式计算语言(OpenCL)的图像灰度化并行算法.通过分析加权平均图像灰度化数据处理的并行性,对任务进行了层次化分解,设计了2级并行的并行算法并映射到“CPU+GPU”异构计算平台上.实验结果显示:图像灰度化并行算法在OpenCL架构下NVIDIA GPU计算平台上相比串行算法、多核CPU并行算法和CUDA并行算法的性能分别获得了27.04倍、4.96倍和1.21倍的加速比.该文提出的并行优化方法的有效性和性能可移植性得到了验证.     

开放式计算语言加速的分段前缀和并行算法

针对数值计算中前缀和运算数据量大、耗时巨大这一难题,提出了一种基于开放式计算语言（Open Computing Language,OpenCL）的分段式前缀和并行算法。首先进行了分段式前缀和算法的并行性分析,对任务进行了层次化分解与组合,设计了两级并行的分段式前缀和算法;然后通过OpenCL编程将前缀和并行算法映射到CPU+GPU系统平台上,实现了层次化并行前缀和处理;最后,根据计算单元（Compute Unit,CU）的资源条件,增加CU中本地存储器的分配,通过改进工作节点的访问模式来降低bank冲突,提高访存速度。实验结果表明,与基于AMD Opteron 2439 SE CPU的串行算法、基于OpenMP（Open Multi-Processing）并行算法和基于统一计算设备架构并行算法性能相比,前缀和并行算法在OpenCL架构下NVIDIA Tesla C2075计算平台上分别获得了33.51倍、6.26倍和2.41倍的加速比。验证了提出的并行优化方法的有效性和性能可移植性。     

基于GPU加速的全源对最短路径并行算法

针对最短路径算法处理大规模数据集低效的问题，提出了基于图形处理器（Graphics Processing Unit,GPU）加速的全源对最短路径并行算法.首先通过优化矩阵乘法算法实现了在工作组内和组间进行并行运算数据，然后减少了非规则行造成的工作项分支，最后降低了工作项对邻接矩阵计算条带存储资源的访问延时.实验结果表明，与基于AMD Ryzen5 1600X CPU的串行算法、基于开放多处理（Open Multi-Processing, OpenMP）并行算法和基于统一计算设备架构（Compute Unified Device Architecture, CUDA）并行算法相比，最短路径并行算法在开放式计算语言（Open Computing Language, OpenCL）架构下NVIDIA GeForce GTX 1 070计算平台上分别获得了196.35、36.76和2.25倍的加速比，验证了提出的并行优化方法的有效性和性能可移植性.     

基于Fermi架构的超声图像自动增益补偿并行算法

 在医学超声成像系统中由于超声波在人体组织内传播会发生衰减,需要对超声图像进行有效的增益补偿,使超声图像的显示效果更好。但大多数自动增益补偿算法在处理时涉及大量的复杂计算,成为临床实时成像系统中的一大性能提升瓶颈,为此提出了一种基于高性能并行计算平台Fermi架构图形处理单元(GPU)的自动增益补偿并行处理算法。本算法主要的处理流程有数据预处理、区域类型检测、组织强度计算、二次曲面拟合以及自适应增益补偿等部分,核心的并行算法设计包括了粗粒度的并行均值滤波、局部方差系数的并行计算、优化的矩阵转置并行实现以及基于LU分解的粗粒度的矩阵求逆的并行实现等方面。数据测试结果显示,与基于CPU的实现相比,采用Fermi架构的GPU处理不仅可以得到完全一致和较好的增益补偿效果,而且可以取得较大的加速效果,满足实时系统需求,对512×261的图像数据能够达到427帧/s的高帧率,速度提高了大约267倍。     

面向OpenCL的Mali GPU仿真器构建研究

针对嵌入式GPU通用计算的仿真器构建需求,通过对通用图形处理单元仿真器(general purpose graphics processing unit-simulator,GPGPU-sim)的计算核心、存储结构与Mali GPU的异同进行比较分析,首先建立面向OpenCL的Mali GPU仿真器的流程与结构,并设计计算单元数、寄存器数、最小并行粒度等GPU微体系结构参数的获取方法,在对GPGPU-sim进行修改和配置后,实现了对特定GPU架构的仿真器构建。使用矩阵相乘、图像处理等OpenCL程序对仿真器的准确性进行测试,以程序在仿真器和硬件平台上的执行周期数差距作为评估依据。实验结果表明:对于测试程序集中优化前的OpenCL程序,其中70%的程序在两个平台上的运行周期数差距不超过30%;对于优化后的OpenCL程序,其中90%的程序的运行周期数差距不超过30%。由此证明,构建的GPU仿真器能够满足OpenCL程序的仿真与性能评估。     

基于CUDA平台的时域有限差分算法研究

文章针对传统时域有限差分(FDTD)算法的不足,以图形加速卡为核心,通过理论分析和数值模拟,研究并实现了基于CUDA平台的FDTD并行算法。CUDA是最新的可编程多线程的通用计算GPU模型,由于FDTD算法在空间上具有天然的并行性,因此非常适合在GPU上实现并行算。文章描述了在CUDA编程模型上的FDTD算法的设计以及优化过程,并通过数值仿真实验结果证明了基于GPU的并行FDTD算法可以大大减少计算时间,基于GPU加速已成为电磁场数值计算的研究热点之一。     

基于GPU的PCA人脸识别系统设计

针对实际人脸识别系统需要满足实时性的应用需要,探讨了在图形处理器(GPU)硬件架构基础上的基于主成分分析(PCA)人脸识别系统设计与实现.结合统一计算设备架构(CUDA)的计算平台,通过将算法中耗时长、适合并行的部分过程映射到GPU上并行执行改进系统的加速实现.实验结果表明:相对于基于CPU平台的串行实现,基于GPU的实现在整体上能够获得约5倍的加速,而两个执行并行的模块能分别获得最大20倍和30倍的加速.     

基于OpenCL的加速鲁棒特征算法并行实现

加速鲁棒特征算法(speed up robust features,SURF)的时间复杂度大,传统串行计算的方法,实时性难以保证.针对上述问题,提出一种基于OpenCL架构的SURF并行实现方法.首先对算法中的积分图的计算、Hessian响应图、特征点主方向、特征点描述等步骤实施数据并行和任务并行处理,并给出详细的算法流程.接着从OpenCL架构的数据传输、内存访问以及负载均衡等方面优化算法性能.实验结果表明,该算法对不同分辨率的图片均实现了10倍以上的加速比,一些高分辨率的图片甚至可以达到39.5倍,并且算法适用于多种通用计算平台.     

地下多相流动数值模拟的GPU并行优化

针对减少模拟计算时间及提高问题求解规模问题, 基于设备编程架构(CUDA)将使用预处理的稳定双共轭梯度法在图形处理器(GPU)上实现, 并将其整合到TOUGHREACT软件中, 在GPU平台实现了对地下多相流动数值模拟问题的并行求解, 并给出了稳定共轭梯度算法中最耗时的两个操作稀疏矩阵向量乘积和向量内积计算的GPU平台实现及优化方法. 实验结果表明, GPU的使用对求解过程有良好的加速效果, 针对不同的网格规模进行多相流模拟实验, 达到了1.7~3.4倍的加速比.     

压缩感知A*OMP重构算法的并行化与GPU加速实现

针对压缩感知系统实时应用的需要,探讨了A*OMP算法的并行设计及基于GPU的加速方法.将耗时长的矩阵逆运算转化为可并行的矩阵/向量操作,并结合算法本身的关联特性,进一步采用迭代法实现以降低其计算复杂度.利用GPU高效的并行运算能力,将算法中可并行的矩阵/向量计算映射到GPU上并行执行,在面向Matlab的Jacket软件平台上对整体串行算法进行了并行化的设计与实现.在NVIDIA Tesla K20Xm GPU和Intel(R)E5-2650 CPU上进行了测试,实验结果表明:对比CPU平台的串行实现,基于GPU的A*OMP算法整体上可获得约40倍的加速,实现了在保持系统较高重构质量的同时能有效降低计算时间,较好地满足了系统实时性的需要.     

基于OpenCL并行流动影响三维共晶生长多相场模拟

基于KKSO三维多元合金共晶多相场模型,研究了OpenCL+GPU软硬件体系结构的高性能计算方法,以CBr_4-C_2Cl_6为例,分别在AMD和NVIDIA 2种异构平台上通过多进程和多线程的并发执行实现了强迫对流下三维共晶组织的演化过程.结果表明:当计算规模相同时,分别在不同的平台上取得了一定的加速比.对并行算法在一定程度上进行优化,与CPU平台上的串行算法相比优化后的并行算法在异构平台上分别达到了20.2倍和23.6倍的加速比,大大提高了计算效率.同时,以其强大的浮点计算能力获取较为准确的模拟结果,达到计算效率和可移植性的双重需求,解决了传统求解相场模型存在的计算量大、效率低、限于定性研究等问题.     

拟极小残差法在GPU上的优化研究

随着GPU在高性能计算领域更多地用于科学计算,采用GPU技术对大型稀疏线性方程组进行计算,从而满足人们对计算速度和计算精度要求的提高。NVIDIA Fermi架构的开发,大大提升了GPU的双精度浮点运算能力。拟极小残差法(QMR)作为高性能计算领域中的重要迭代算法,基于求解稀疏代数方程组对ELL算法进行GPU优化。通过对不同规模线性方程组计算分析表明,QMR-GPU的性能提升为原始QMR的3.5倍,与传统的BICG法相比,QMR并行算法具有速度和存储优势,可获得良好的并行加速比。     

面向CPU+GPU异构计算的SIFT

依据图形处理器(GPU)计算特点和任务划分的特点,提出主从模型的CPU+GPU异构计算的处理模式.通过分析和定义问题中的并行化数据结构,描述计算任务到统一计算设备架构(CUDA)的映射机制,把问题或算法划分成多个子任务,并对划分的子任务给出合理的调度算法.结果表明,在GeForce GTX 285上实现的尺度不变特征变换(SIFT)并行算法相比CPU上的串行算法速度提升了近30倍.     

基于CUDA架构并行算法的带地形AMT二维反演实现与应用

并行计算是提高音频大地电磁（audio-frequency magnetotelluric method,AMT）数据反演效率的有效途径。本文在统一计算设备架构(compute unified device architecture,CUDA) 下开展带地形的AMT数据二维反演并行算法研究,旨在利用GPU强大的计算能力及并行计算技术实现高精度、快速度的AMT数据二维反演。首先利用有限元和自适应正则化反演算法实现AMT数据二维反演的串行化计算;然后在PGI Visual Fortran+ CUDA5.5环境下编写基于CPU+GPU的CUDA并行代码,将正演中的频率循环、反演中的模型灵敏度矩阵计算和反演方程正则化求解部分进行并行化处理;通过不同复杂程度的理论模型正反演模拟验证了该并行算法的有效性和准确性。不同模型和不同模式下的数值模拟结果对比表明,基于CPU+GPU的CUDA并行算法相较于传统的CPU串行算法,在灵敏度矩阵计算和反演方程正则化方面耗时更少,加速比最高可达10倍以上。最后将该并行算法应用于某矿区实测AMT数据的二维反演中,取得了较好的应用效果。     

基于GPU的SVM参数优化并行算法

为了缩短支持向量机(support vector machine,SVM)参数优化时长,提高SVM参数优化的效率,提出了基于图形处理单元(graphic processing unit,GPU)的SVM参数优化并行算法.分析了基于网格搜索和粒子群优化算法的并行特性,基于GPU设计了该优化算法的并行化方案,并在单GeForce GT 650M GPU卡上进行了试验验证.结果表明,并行化网格搜索和并行化粒子群参数优化算法不仅可以取得与非并行化参数优化算法相同的优化效果,而且执行时间大大减小,其中并行粒子群参数优化算法的加速比可高达26.85,大幅提升了SVM的参数优化效率.     

基于OpenCL改进四邻域算法速度的研究

介绍OpenCL基本原理及其特点,分析其在生物医学图像处理中的应用,并以图像清晰度计算算法四邻域法为例进行算法并行化。计算结果表明,在PC平台进行图像清晰度计算时,基于GPU计算的OpenCL技术可以极大地提高图像处理的速度,使得普通计算机上也可实现复杂的生物医学图像处理及可视化应用。     

基于GPU的目标识别算法的并行化研究

针对可变形部件模型算法(DPM)的计算量大,无法完成实时检测等问题,通过GPU编程模型CUDA,在Nvidia GPU上实现了HOG算法和DPM算法的并行化;采用OpenCL编程模型实现了DPM算法在集成显卡上的并行化。通过CPU和GPU的协同计算,保证目标识别效果的前提下,并行化的算法的执行效率相比于OpenCV中的CPU或GPU实现有明显的提高;通过对目标识别算法的并行化,结合其他算法,使得这类复杂算法能够在一些需要实时监测的工程领域中得到应用。     

基于OpenCL的最短路径图算法实现

当今生物医学影像涉及越来越多的成像数据,需要进行快速计算最短曲率值。最短路径算法在这个应用中发挥重要的作用,dijkstra算法就是用于计算源点到其他节点的最短路径的常见算法。过去普遍认为最短路径算法在CPU上的运行速率过低,很难用于交叉学科和曲率测量类型研究的曲率计算。OpenCL架构是基于异构平台的行业标准框架,能够利用GPU作为协处理器,进行通用计算。大脑皮层曲率是生物医学领域研究的热点,该文利用OpenCL在高性能计算领域的巨大优势来进行加速计算,实现了Dijkstra算法的并行编程。实验结果获得了4.73~9.69倍的加速比,表明了OpenCL确实具有很好的加速效果,且对最短路径算法有很好的改进。     

基于多GPU的三维Kirchhoff积分法体偏移

提出3种策略挖掘三维Kirchhoff积分法体偏移在众核GPU(图形处理器)上的并行性.首先,使用数据传输线程和GPU计算线程构造流水线并行框架,基于此框架直接实现异步输入输出(I/O)以减少GPU和网络存储之间数据传输所需的时间;其次,使用GPU的线程满载策略以使指令吞吐量最大化;最后,应用纹理缓存和常量缓存来减少片外存储器访问,并使用固定功能单元计算超越函数.实验结果表明:相比于IntelXeon E5430CPU上的算法串行版本,在nVidia Tesla C1060GPU上的优化算法实现了约20倍的加速比.比较了算法在3种不同GPU架构上的性能,并给出了CPU与GPU结果在0.5×10-4误差限下仅0.3×10-5的浮点数绝对误差.