基于CUDA的钢板图像去噪方法

针对钢板表面缺陷在线检测中图像处理速度快的要求,利用GPU强大的并行计算能力,提出了基于CUDA(计算统一设备构架)编程的钢板图像原始中值滤波、改进中值滤波和均值滤波三种去噪方法。实验结果表明,与传统的CPU方法相比,CUDA方法执行速度更快。     

基于并行计算的空间co-location模式挖掘

提出适合并行计算的空间数据分区算法,并在此基础上提出基于并行计算的空间co-location挖掘算法.在三类数据集上做了大量的实验.实验结果表明,基于并行计算的算法在很大程度上提高了挖掘的效率,为进行空间大数据的挖掘提供了有效且快速的方法.     

基于CUDA的动态摄影测量系统关键算法并行设计优化

在动态摄影测量系统中,应用CUDA技术对特征点中心提取的现有并行算法进行分析和优化。针对特征点中心提取的图像预处理算法,利用GPU存储器特性进行优化,使算法的处理时间减少20%-30%。针对ROI区域提取,利用CPU主机端分配锁页内存方法进行优化,在点中心数达到20000时,并行算法比串行算法加速了近6倍。将CUDA并行技术应用于特征点匹配算法,对畸变校正、极线约束和距离判断算法进行了并行设计。试验表明,在特征点数达到20000时,并行算法相对于串行算法的速度提高了4.5倍,有效提高了动态摄影测量系统的处理速度。     

分布共享环境下支持弹性伸缩的图处理框架

作为大数据处理的一种重要模式,图处理被广泛地应用在机器学习、数据统计和数据挖掘等场景中。在企业级应用中,多种类型的大数据处理框架通常会部署在同一个分布式集群中,其运行环境是开放、共享的,这时图处理需要考虑运算资源动态变化的问题。为了能适应这种动态性,更加充分地利用开放共享环境的资源,图处理框架应该具备弹性伸缩能力。通过调研,发现现有的图处理框架尚未完全实现弹性伸缩。为此,介绍了一种支持弹性伸缩的分布式并行图处理框架SPar Ta G。首先基于任务并行模型定义了图处理任务集及任务模型;其次基于任务迁移机制设计并实现了可动态伸缩的图处理框架;最后设计了一个基于负载均衡的调度算法,实现了动态伸缩的图处理过程。实验结果说明,SPar Ta G的性能与当前流行的开源图处理框架Giraph相近,且具有较好的弹性伸缩能力。     

大尺度区域国土空间监测指标设计及实现

大尺度区域国土空间监测指标体系是引导国土空间有序开发、提高国土空间管控能力、推进国土空间规划体系建设的重要手段.针对大尺度区域国土空间监测过程中的关键问题,建立了行政区分类与岸线功能区的分类方法,构建了国土空间、自然资源、社会经济与岸线保护四个评价维度的国土空间监测指标体系;基于开源地理空间处理技术设计开发了一套多模块、高效率的指标计算系统,提高了大尺度区域国土空间评价的效率,对推进"多规合一"工作具有参考意义.     

普及真6核 AMD Phenom Ⅱ×6 1090T详细测试

从CPU的发展历史看,处理器由指令优化、微架构改进、频率的提高、再到现在的多核时代。CPU历经了不少的变革和潮流,随着摩尔定律的逐渐失效,处理器正向着多核、并行计算以及异构计算的方向不断发展。     

被动声传感器组网的若干应用问题

被动声传感器组成网络能够实现大面积区域的噪声监测,是一种有效的低空探测和环境监测手段,然而组网后信息融合技术在实际应用中面临若干问题.从工程应用角度出发,针对被动声传感器特点,分析了组网面临的时空配准、去除伪点、组网结构和并行计算等关键问题,并给出了合理的解决方法.     

云计算的两大特性:虚拟化、分布式

目前,中兴通讯集合行业经验和云计算基础技术,已经推出了政企云、IDC云、IaaS资源池云、虚拟桌面云、应用商店云、SDPaaS云、物联网云、安全云等系列解决方案。     

效用计算是云化IDC的杀手锏

自引进云计算项目、建立"大云"平台、成立云计算实验室,发展到目前的1024台服务器、5000多个CPU、3000TB的部署规模,中国移动在云计算领域的研究进展始终处在国内前列。作为中国移动IDC建设的重要棋子,云计算又将如何应用于数据中心建设和服务体系,对此,《通信世界周刊》采访了中国移动研究院业务研究所的段翔博士。     

复杂网格模型仿射变换的GPU加速计算

为提高计算速度,复杂网格模型操作处理中的仿射变换计算被移植到具有可编程能力的GPU上实现.在并行计算中,每个线程计算一个顶点的k邻域权重值和坐标变换,多个线程同时执行.经过对线程结构安排、设备存储器分配等的优化,充分发挥GPU并行运算性能.实验结果表明,GPU加速计算对大规模网格顶点仿射变换的处理得到了较好的加速效果.