MS图像分割在GPU和多核CPU上运行性能研究

蔡鹏飞; 张正本; 赵丽

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为了获取快速、准确和可扩展的图像分割软件模块,根据并行稀疏基本线性代数子方程(PSBLAS)提出了一种图像分割的并行软件模块,即并行稀疏矩阵计算的公共库.该库采用了图形处理单元(GPU)的扩展版本,解决了稀疏线性三角矩阵在GPU上的应用,使得图像分割算法可以有效且透明地使用多模块并行结构.实验的每个计算节点由2个8核CPU Intel Sandy-Bridge E5-2670和192GB的RAM构成,各节点均配备了一个GPU NVIDIA K20,较大尺寸图像的快速精确分割验证了提出方案的有效性.同时,GPU和多核CPU上执行算法的加速比结果显示了加速比与内存边界的应用相关.

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来源
《湘潭大学学报：自然科学版》 |2017年第4期|103-106|共4页
作者
蔡鹏飞; 张正本; 赵丽;
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作者单位

河南工学院计算机科学与技术系;

山西大学计算机工程系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
图像分割; 图形处理单元; 并行结构; 加速比; 稀疏矩阵;

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