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| 1 | MATLAB环境下GPU并行计算的应用显示文摘为了解决在MATLAB环境下使用图像处理器(GPU)进行并行计算的问题,给出了四种常用的方法,分别是:在GPU上执行重载的MATLAB函数、在MATLAB中定义GPU内核、直接从MATLAB调用CUDA代码、利用NVMEX编译CUDA源程序。每种方法都在相关硬件及软件环境下进行了实验,并给出了具体的实现方法、步骤以及参考示例代码。总结处给出了四种方法在编译方式、编程模式、编程灵活性等方面的比较,为编程者选择有效的调用方法提供了一定的参考依据。 | 段群 王小妮 | 2017 | 自动化与仪器仪表2017，，6： | 2 |
| 2 | 基于GPU的图像处理并行算法分析显示文摘在计算机技术的快速发展过程中,人们需要对各种复杂的图像进行处理,图像处理的方法呈现出多样化和复杂化的特点,人们对CPU的性能要求也在逐渐提高,传统的CPU图像处理方法已经不能满足目前人们的实际需求。对一种高效快捷的图像处理方法进行研究,在充分利用GPU并行处理能力的基础上,采用G++语言来完成相应的图像计算,其中的图像处理并行算法主要包括彩色负片处理算法、透明合并处理算法等,并且与GPU实现相同效果的性能进行相互对比,以此来证明基于GPU的图像处理并行算法的高效性。 | 邵欣明 | 2017 | 中小企业管理与科技2017，1，7： | 1 |
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