现代计算机（专业版）
現代計算機（專業版）
현대계산궤（전업판）
MODERN COMPUTER
2013年
11期
27-30
,共4页
双向相似性%GPU%CUDA
雙嚮相似性%GPU%CUDA
쌍향상사성%GPU%CUDA
Bidirectional Similarity%GPU%CUDA
针对双向相似性计算在CPU下串行计算效率低下，无法满足实际需求的问题，利用该计算中数据独立性的特点，应用CUDA编程模型实现基于GPU加速的图像双向相似性计算。与CPU相比，在392x300的分辨率实验下，该算法在GPU上可获得超过1200倍的加速比。
針對雙嚮相似性計算在CPU下串行計算效率低下，無法滿足實際需求的問題，利用該計算中數據獨立性的特點，應用CUDA編程模型實現基于GPU加速的圖像雙嚮相似性計算。與CPU相比，在392x300的分辨率實驗下，該算法在GPU上可穫得超過1200倍的加速比。
침대쌍향상사성계산재CPU하천행계산효솔저하，무법만족실제수구적문제，이용해계산중수거독립성적특점，응용CUDA편정모형실현기우GPU가속적도상쌍향상사성계산。여CPU상비，재392x300적분변솔실험하，해산법재GPU상가획득초과1200배적가속비。
In order to deal with the inefficiency of bidirectional similarity computation, realizes an accel-eration of bidirectional similarity computation based on GPU on CUDA programming model, takes the advantages of data independence of bidirectional similarity. Comparing to CPU, the realization of bidirectional similarity computation on GPU can achieve more than 1200 times speed up in the resolution of 392×300 experiment.
