一种基于OPENACC的GPU加速实现高斯模糊算法.pdf
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运动图像去模糊算法研究与GPU加速实现.pptx
运动图像去模糊算法研究与GPU加速实现;;CHAPTER;;;;CHAPTER;;;利用CNN强大的特征提取能力，设计去模糊网络结构，通过训练学习模糊图像到清晰图像的映射关系。;;CHAPTER;;CUDA编程模型;;性能评估;CHAPTER;;;配置合适的开发环境，包括编程语言、开发工具、GPU硬件等。;;CHAPTER;;;;CHAPTER;;在本文的研究过程中，得到了导师的悉心指导和大力支持。导师在研究方向、实验设计、论文撰写等方面给予了专业的指导和建议，为本文的顺利完成提供了重要保障。;;THANKS
FOR
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基于GPU深度网络的加速算法研究.pdf
摘要
近年来，在图像识别、语音识别等领域，深度学习的表现越来越突出，成为
业界内很多人的研究对象。而在一个的神经网络中，包含了大量的参数，在进行
网络训练时，参数量越大，单次训练需要的时间越来越长。其次，现有的深度网
络框架并不能满足任何环境下的网络运行。而近年来，图形处理器GPU(Graphic
ProcessorUnits)硬件设备得到了快速升级，通用计算技术因此而有了飞跃性的成长，
到如今已慢慢开始走向成熟。现在，很多功能强大的GPU的算力是CPU(Central
ProcessingUnit)的几十倍。因此，使用GPU的计算资源加速深度网络能够很好地
解决现如今深度网络训练时长的问题。
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基于GPU的LOF算法加速的中期报告.docx
基于GPU的LOF算法加速的中期报告
一、项目概述
本项目旨在针对传统LOF算法在大数据量、高维度数据上计算效率低下的问题，设计并实现基于GPU的LOF算法加速方案。本报告为该项目的中期报告，主要介绍了项目的完成情况、目前存在的问题并提出了解决方案。
二、研究背景和意义
LOF算法（LocalOutlierFactor）是一种常用的异常检测算法，可以用于识别高维度数据中的异常值。该算法的核心是计算每个数据点的LOF值，但运算复杂度较高，尤其是当数据量较大或维度较高时，计算效率会大大降低。因此，为了提高LOF算法的计算效率，我们希望能够充分利用GPU的并行计算能力，设计出基于GPU的LOF算法加
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一种基干OPENACC指令加速体验.doc
一种基于OPENACC指令的加速体验 摘要：随着越来越多的公司和企业使用GPU来作为加速计算设备，对并行程序的需求也越来越大，目前我们一般都使用CUDA或OPENCL等底层API进程序开发，但是使用这些底层API来进行开发效率都不高，目前出现OPENACC指令就是针对这个问题提出来的，在该文里，我们针对高斯模糊算法，分别使用CPU，OPENACC，CUDA进行实现，比较他们的效率，发现在虽然OPENACC相对于CUDA性能要低一些，但相对其陡峭的学习曲线和低下的开发效率，OPENACC有着不错的性价比，而且随着编译器和硬件技术的发展，OPENACC有着广阔的发展空间
关键词： OPEN
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基于GPU端模糊C均值聚类算法的雷达信号分选方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114548170 A
(43)申请公布日 2022.05.27
(21)申请号 202210156787.5
(22)申请日 2022.02.21
(71)申请人 西安电子科技大学
地址 71007
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基于GPU加速的结构张量引导的PDE滤波算法
引言GPU加速技术结构张量引导的PDE滤波算法基于GPU加速的结构张量引导的PDE滤波算法实现实验与分析结论与展望contents目录
引言CATALOGUE01
研究背景与意义技术挑战如何利用GPU的并行计算能力，实现PDE滤波算法的高效加速，同时保持算法的稳定性和准确性，是当前研究的热点和难点。应用场景随着图像处理和计算机视觉领域的快速发展，PDE滤波算法在图像增强、去噪、超分辨率等领域具有广泛的应用。然而，传统的PDE滤波算法在处理大规模数据时存在计算量大、效率低下的问题，因此需要寻求高效的算法加速方案。研究价值基于GPU加速的结构张量引导的
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基于GPU加速技术的电磁场模拟算法研究
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一、引言
电磁场模拟在众多科学和工程领域都具有至关重要的地位。从电子设备的设计到电磁兼容性分析，从无线通信系统的优化到医学成像中的电磁应用，准确的电磁场模拟能够为相关研究和实践提供关键的理论支持和指导。然而，传统的电磁场模拟算法往往面临着计算效率低下的问题，尤其是在处理复杂的电磁问题时，需要耗费大量的计算时间和资源。随着计算机技术的不断发展，GPU加速技术为解决这一问题提供了新的途径。GPU（图形处理单元）原本是用于加速计算机图形渲染的专用处理器，但近年来其强大的并行计算能力在科学计算领域也得到了广泛的应用。将GP
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基于GPU-DCU异构加速的并行FDTD算法研究一、引言
时域有限差分法（FDTD）是电磁场计算和模拟的一种重要技术。在科学研究、工程设计以及诸多其他领域，该算法能够准确预测和分析电磁波在各种介质中的传播和交互。然而，随着复杂度和精度的增加，FDTD算法的运算量巨大，导致其计算时间显著增长。因此，为了满足高性能计算需求，寻找有效的加速手段显得尤为重要。本文提出了一种基于GPU/DCU异构加速的并行FDTD算法研究，旨在提高FDTD算法的计算效率。
二、GPU/DCU异构加速技术
GPU（图形处理器）和DCU（深度计算单元）是两种高效的计算加速设
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技术市场
基于Android 平台的高斯模糊
（Gaussian blur）应用研究与实现
李志刚
（华中农业大学楚天学院，湖北 武汉 430205）
一、研究背景 些整数值，放到了colors数组。下一步就是通过JNI技术来传
（1）Androi。d平台Android 是由美国搜索引擎公司递信息。（2）JNI。JNI是Java NativeInterfac
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(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112991141 B
(45)授权公告日 2022.05.20
(21)申请号 202110203591.2 CN 109949256 A,2019.06.28
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一、研究背景
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文本主题模型，用于发现大规模文本中隐藏的话题结构，被广泛应用于文本挖掘、信息检索、社交网络分析等领域。LDA模型通常由两个阶段组成：训练阶段和推理阶段。在训练阶段，模型通过学习单词在不同话题中的分布来建立模型；在推理阶段，模型给定一个文档后，推断该文档所属的话题分布。然而，LDA算法的计算复杂度很高，特别是在处理大规模文本数据时，考虑到时间和空间的限制，需要对算法进行优化。GPU作为一种并行计算加速器，被广泛应用于加速机器学习算法。
本课题旨在研究并实现基于GP
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第 42 卷第 2 期 ( ) Vol42 No2
郑 州 大 学 学 报 理 学 版
20 10 年 6 月 J . Zhengzhou U niv . (N at . Sci . Ed . ) J un 20 10
GPU 加速数据挖掘算法的研究