基于GPU编程优化策略及算法的研究

发布时间：2021-06-21 12:03

　　伴随计算机技术日益精进与发展,对大规模并行运算提出越来越高的要求。其中,对于图形处理器技术正朝着吞吐率设计与片上集成众多并行计算部件的处理器方向发展。近些年,采取GPU统一架构以及使用高级别语言编程（如C++编程语言等）开发平台的应用,推高了GPU通用计算并使其进入较为快速的发展。当然,开发更高效率的GPU应用系统,仍将面临很大的挑战。本文从GPU存储器模型至构建三维图形数据体系,到编程优化中数据结构与算法在三维图像处理中的运用,阐述了GPU编程优化中数据结构及算法的运用,为该领域更加深入的研究提供些参考。 

【文章来源】：电脑编程技巧与维护. 2020,(10)

【文章页数】：3 页

【部分图文】：

将3D体数据以分别单独存储的方式形成2D纹理堆栈

【参考文献】：
博士论文
[1]基于GPU的内存数据库索引技术研究[D]. 刘勇.华南理工大学 2013
[2]面向众核GPU的编程模型及编译优化关键技术研究[D]. 甘新标.国防科学技术大学 2012

硕士论文
[1]基于GPU的Blowfish算法实现及其应用[D]. 赵毅.华南理工大学 2019



本文编号：3240643