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随着GPU通用计算能力的不断发展,一些新的更高效的处理技术应用到图像处理领域.目前已有一些图像处理算法移植到GPU中且取得了不错的加速效果,但这些算法没有充分利用CPU/GPU组成的异构系统中各处理单元的计算能力.文章在研究GPU编程模型和并行算法设计的基础上,提出了CPU/GPU异构环境下图像协同并行处理模型.该模型充分考虑异构系统中各处理单元的计算能力,通过图像中值滤波算法,验证了CPU/GPU环境下协同并行处理模型在高分辨率灰度图像处理中的有效性.实验结果表明,该模型在CPU/GPU异构环境下通用性较好,容易扩展到其他图像处理算法.  相似文献   
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电动汽车的散热问题与内燃机车一样值得重视。例如,通常内燃机车要产生数百千瓦的废热,电动汽车的换能器则需要将电子控制器件产生的约2KW的热量耗散掉。幸运的是,无论是电动汽车还是内燃机车,散失热的途径很相似。  相似文献   
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