基于CUDA的Prewitt算子并行实现

Prewitt算子是数字图像分割中最常用的边缘检测算法,由于计算量大,传统的基于CPU的串行算法耗时较长.为了提高算法的计算效率,本文把Prewitt算子在CUDA架构下并行实现,并通过对不同分辨率图像的处理实验,与串行算法的处理时间进行比对,列出加速比.实验结果表明并行算法的加速效果显著,对提高图像处理系统的运行效率具有实际意义.     

基于CUDA架构矩阵乘法的研究

首先介绍了CUDA架构特点,在GPU上基于CUDA使用两种方法实现了矩阵乘法,并根据CUDA特有的软硬件架构对矩阵乘法进行了优化。然后计算GPU峰值比并进行了分析。实验结果表明,基于CUDA的矩阵乘法相对于CPU矩阵乘法获得了很高的加速比,最高加速比达到1079.64。GPU浮点运算能力得到有效利用,峰值比最高达到30.85%。