本文關(guān)鍵詞：基于CUDA的改進(jìn)互信息并行計(jì)算方法　出處：《計(jì)算機(jī)工程》2015年12期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 計(jì)算統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu) 圖像直方圖 圖像熵 歸一化互信息 并行計(jì)算

【摘要】：基于計(jì)算統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu)(CUDA)的互信息并行計(jì)算方法存在因bank沖突而導(dǎo)致執(zhí)行效率降低的問(wèn)題。為此,提出一種改進(jìn)的互信息并行計(jì)算方法。利用CUDA的線程層次模型和共享存儲(chǔ)器,按等步長(zhǎng)數(shù)據(jù)并行訪問(wèn)方式計(jì)算直方圖,結(jié)合共享存儲(chǔ)器,通過(guò)分塊兩次歸并方法計(jì)算聯(lián)合熵,采用生成樹(shù)歸并算法避免bank沖突,使用指令展開(kāi)策略進(jìn)一步優(yōu)化執(zhí)行效率,由熵和聯(lián)合熵完成互信息計(jì)算。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在避免bank沖突的同時(shí),能有效提高互信息計(jì)算效率。
[Abstract]:The mutual information parallel computing method based on Computing Unified device Architecture (CUDA) has the problem that the execution efficiency is reduced due to the bank conflict. An improved parallel computing method for mutual information is proposed. Using the thread hierarchy model and shared memory of CUDA, the histogram is calculated according to the equal step data parallel access mode, and the shared memory is combined. The joint entropy is calculated by the block twice merging method, the bank conflict is avoided by using the spanning tree merging algorithm, and the execution efficiency is further optimized by using the instruction expansion strategy. The mutual information computation is accomplished by entropy and joint entropy. Experimental results show that this method can effectively improve the efficiency of mutual information computation while avoiding bank conflicts.
【作者單位】： 蘭州交通大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60962004,61162016) 甘肅省科技支撐計(jì)劃基金資助項(xiàng)目(144WCGA162,1104FKCA102) 蘭州交通大學(xué)青年基金資助項(xiàng)目(2013005)
【分類號(hào)】：TP338.6
【正文快照】： 中文引用格式:杜曉剛,黨建武,王陽(yáng)萍.基于CUDA的改進(jìn)互信息并行計(jì)算方法[J].計(jì)算機(jī)工程,2015,41(12):288-292,298.英文引用格式:Du Xiaogang,Dang Jianwu,Wang Yangping.Improved Parallel Computation Method of MutualInformation Based on Compute Unified Device Architec

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本文編號(hào)：1373557