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首页> 外文会议>International Conference on Computational Science(ICCS 2005) pt.2; 20050522-25; Atlanta, GA(US) >Accelerated 2D Image Processing on GPUs
【24h】

Accelerated 2D Image Processing on GPUs

机译：GPU上的加速2D图像处理

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Graphics processing units (GPUs) in recent years have evolved to become powerful, programmable vector processing units. Furthermore, the maximum processing power of current generation GPUs is roughly four times that of current generation CPUs (central processing units), and that power is doubling approximately every nine months, about twice the rate of Moore's law. This research examines the GPU's advantage at performing convolution-based image processing tasks compared to the CPU. Straight-forward 2D convolutions show up to a 130:1 speedup on the GPU over the CPU, with an average speedup in our tests of 59:1. Over convolutions performed with the highly optimized FFTW routines on the CPU, the GPU showed an average speedup of 18:1 for filter kernel sizes from 3x3 to 29x29.
机译：近年来，图形处理单元（GPU）已经发展成为功能强大的可编程矢量处理单元。此外，当前GPU的最大处理能力大约是当前CPU（中央处理单元）的四倍，并且该能力大约每九个月翻一番，约为摩尔定律的两倍。这项研究检验了GPU与CPU相比在执行基于卷积的图像处理任务方面的优势。直截了当的2D卷积在CPU上的GPU上显示高达130：1的加速比，在我们的测试中，平均加速比为59：1。通过在CPU上使用高度优化的FFTW例程执行的卷积，GPU从3x3到29x29的过滤器内核大小显示了平均18：1的加速比。

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