排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
介绍如何在CUDA上搭建KD-TRIE,并对其进行搜索,使其能适应解决邻居搜索问题.实验结果表明,当搜索半径较小(如整个空间直径的0.01和0.001),数据规模较大(如10~6)时,使用KD-TRIE进行搜索的效果最佳,与蛮力算法相比可以达到加速比5000～15000倍的效果;当搜索半径较大时,加速比会相应减少.采取优化措施,可以提高加速比. 相似文献
2.
提出了一种基于FMM求解多体问题的PP计算在FPGA加速部件上进行计算加速的实现方法.通过在对FMM算法中PP计算过程的原代码的计算类型分析与代码转化,给出了在FPGA上的具体实现方案,最后,通过Virtex-5实验平台的计算结果表明能够取得20倍左右的稳定加速效果. 相似文献
1