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针对"排序网络"的特点及其广泛运用的意义,依据现代GPU在通用计算方面的功能,提出了基于Brook在GPU上执行通用计算的实现方法,并对"排序网络"在GPU的实现进行了测试,结果表明GPU在Brook环境下通用计算能力优于CPU,且排序网络的并行计算的特点能够在GPU上充分展现. 相似文献
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近几年图形处理器GPU的通用计算能力发展迅速,现在已经发展成为具有巨大并行运算能力的多核处理器,而CUDA架构的推出突破了传统GPU开发方式的束缚,把GPU巨大的通用计算能力解放了出来.本文利用GPU来加速AES算法,即利用GPU作为CPU的协处理器,将AES算法在GPU上实现,以提高计算的吞吐量.最后在GPU和CPU... 相似文献
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星图配准是星图处理应用中的一个重要步骤,因此星图配准的速度直接影响了星图处理的整体速度.近几年来,图形处理器(GPU)在通用计算领域得到快速的发展.结合GPU在通用计算领域的优势与星图配准面临的处理速度的问题,研究了基于GPU加速处理星图配准的算法.在已有配准算法的基础上,根据算法特点提出了相应的GPU并行设计模型,利用CUDA编程语言进行仿真实验.实验结果表明:相较于传统基于CPU的配准算法,基于GPU的并行设计模型同样达到了配准要求,且配准速度的加速比达到29.043倍. 相似文献
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随着当前计算机性能的不断提高,应用范围非常的广泛,各种计算任务及计算的要求都在迅速的上升,这对处理器往通用及专用的两个方向迅速地发展有着非常重要的作用.以CPU为首的通用处理器是近几年的计算机的主要的构成部分,这样不但提高了集成度,性能及功能也得到了完善.处理器在特定领域应用的专用化程度也越来越高,分析GPU用于通用计算的发展优势,说明今后对于GPU的研究领域与建议. 相似文献
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依据GPU计算特点和任务划分的特点,提出一种类似主从模型的GPU-CPU协作计算的处理模式,通过把问题或算法划分成多子任务,并对划分的子任务给出合理的调度算法,使GPU和CPU各自发挥特点,从而发挥较高效率的GPU通用计算能力,通过测试验证该协作模式是有效的. 相似文献
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