基于CUDA的拉普拉斯金字塔的优化

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英文篇名：Optimizations on Laplacian pyramid based on CUDA 作者：邵靖凯 ; 厉旭杰 英文作者：Shao Jingkai;Li Xujie;College of Physics & Electronic Information Engineering,Wenzhou University; 关键词：CUDA ; 拉普拉斯金字塔 ; GPU ; 并行计算 英文关键词：CUDA;;Laplacian pyramid;;GPU;;parallel computing 中文刊名：WXJY 英文刊名：Microcomputer & Its Applications 机构：温州大学物理与电子信息工程学院; 出版日期：2016-05-25 16:51 出版单位：微型机与应用 年：2016 期：v.35;No.450 基金：温州大学大学生创新创业训练计划项目(DC2015037);; 浙江省自然科学基金(LQ14F020006) 语种：中文; 页：WXJY201610015 页数：3 CN：10 ISSN：11-5881/TP 分类号：44-46

摘要

提出了基于CUDA的并行拉普拉斯金字塔算法。算法采用的并行拉普拉斯算法很好地解决了共享存储器的bank冲突和全局存储器的合并访问的问题,为了最大化并行效率,计算了SM占用率,并通过公式进行了论证。在GTX480平台下,基于CUDA的并行拉普拉斯金字塔算法获得了几十倍的加速比。最后,将基于CUDA的并行拉普拉斯金字塔算法成功地应用于图像融合和增强图片的细节处理,充分证明了并行拉普拉斯金字塔算法广泛的有效性和必要性。
        This paper presents a parallel Laplacian pyramid algorithm using CUDA. The parallel Laplacian pyramid algorithm using CUDA is a good match to the banked structure of shared memory and the coalescing requirement for high device memory throughput. The occupancy analysis for kernel is calculated and measured to maximize utilization. With a programmable NVIDIA GTX 480 GPU,the GPU-accelerated Laplacian pyramid algorithm performs dozens of times of speedup. The effective image fusion and the detail manipulation further demonstrate the feasibility and necessity of the parallel Laplacian pyramid algorithm.

引文

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