面向CPU+GPU异构计算的SIFT特征匹配并行算法OA北大核心CSCDCSTPCD
Parallel Algorithm of CPU and GPU-oriented Heterogeneous Computation in SIFT Feature Matching
依据图形处理器(GPU)计算特点和任务划分的特点,提出主从模型的CPU+GPU异构计算的处理模式.通过分析和定义问题中的并行化数据结构,描述计算任务到统一计算设备架构(CUDA)的映射机制,把问题或算法划分成多个子任务,并对划分的子任务给出合理的调度算法.结果表明,在GeForce GTX 285上实现的尺度不变特征变换(SIFT)并行算法相比CPU上的串行算法速度提升了近30倍.
肖汉;郭运宏;周清雷
郑州大学信息工程学院,河南郑州450001郑州师范学院信息科学与技术学院,河南郑州450044郑州铁路职业技术学院电气工程系,河南郑州450052
天文与地球科学
遥感影像特征匹配图形处理器(GPU)统一计算设备架构(CUDA)尺度不变特征变换(SIFT)
remote sensing imagefeature matchinggraphic processing unit (GPU)compute unified device architecture (CUDA)scale invariant feature transform (SIFT)
《同济大学学报（自然科学版）》 2013 (11)
机载航空影像实时摄影测量处理方法研究
1732-1737,6
国家自然科学基金(41171357)国家"九七三"重点基础研究发展计划(2012CB719900)中国博士后科学基金(2012M510110)河南省重点科技攻关项目(132102310003)河南省教育厅科学技术研究重点项目(13A520354)
评论