NVIDIA Tegra K1异构计算平台访存优化研究

发布时间：2017-08-29 23:20

  本文关键词：NVIDIA Tegra K1异构计算平台访存优化研究

  更多相关文章： GPU优化 访存带宽 数据本地化 向量化 合并访问 拉普拉斯滤波算法

【摘要】：在异构计算平台的移植和优化过程中,数字图像处理算法的访存性能已成为制约系统性能的主要因素。为此,结合NVIDIA Tegra K1硬件架构特征和具体算法特性,从合并与向量化访存优化、全局访存bank和channel冲突消除等方面,对矩阵转置算法和拉普拉斯滤波算法在NVIDIA Tegra K1异构计算平台上的实现和访存性能优化进行研究。实验结果表明,采用优化方法后的矩阵转置算法和拉普拉斯滤波算法在NVIDIA Tegra K1异构计算平台上取得了较大的访存性能提升,并且具有较好的实时性。
【作者单位】： 北京联合大学电子信息技术实验实训基地;北京联合大学自动化学院;北京联合大学应用科技学院;
【关键词】： GPU优化 访存带宽 数据本地化 向量化 合并访问 拉普拉斯滤波算法
【基金】：国家自然科学基金重大研究计划项目(91420202) 北京市教育委员会科技计划面上项目(SQKM201411417010,KM201511417003)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0概述由于受到功耗和硬件等方面的限制,因此单纯依靠提升芯片频率来提高处理器性能的方法已经变得越来越困难[1]。在这种情况下,多核和众核成为计算体系结构发展的趋势。随着可编程性的增强和处理器性能的提高,GPU受到越来越多开发人员的青睐。 各芯片厂商都推出了自己的GPU

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本文编号：755991