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首页> 外文期刊>Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, IEEE Journal of >Optimizing Satellite Monitoring of Volcanic Areas Through GPUs and Multi-Core CPUs Image Processing: An OpenCL Case Study
【24h】

Optimizing Satellite Monitoring of Volcanic Areas Through GPUs and Multi-Core CPUs Image Processing: An OpenCL Case Study

机译：通过GPU和多核CPU图像处理优化对火山区的卫星监控：OpenCL案例研究

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Satellite image processing algorithms often offer a very high degree of parallelism (e.g., pixel-by-pixel processing) that make them optimal candidates for execution on high-performance parallel computing hardware such as modern graphic processing units (GPUs) and multicore CPUs with vector processing capabilities. By using the OpenCL computing standard, a single implementation of a parallel algorithm can be deployed on a wide range of hardware platforms. However, achieving the best performance on each individual platform may still require a custom implementation. We show some possible approaches to the optimization of satellite image processing algorithms on a range of different platforms, discussing the implementation in OpenCL of the classic Brightness Temperature Difference ash-cloud detection algorithm.
机译：卫星图像处理算法通常提供非常高的并行度（例如逐像素处理），使其成为在高性能并行计算硬件（例如现代图形处理单元（GPU）和带有向量的多核CPU）上执行的最佳候选者处理能力。通过使用OpenCL计算标准，可以在广泛的硬件平台上部署并行算法的单个实现。但是，要在每个单独的平台上获得最佳性能可能仍需要自定义实现。我们展示了一些在各种不同平台上优化卫星图像处理算法的可能方法，并讨论了OpenCL中经典亮度温度差灰云检测算法的实现。

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