基于CUBLAS和CUDA的MNF并行算法设计与优化

发布时间：2018-03-18 05:18

  本文选题：图像处理单元　切入点：GPU性能优化　出处：《湖南大学学报(自然科学版)》2017年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为实现高光谱影像数据快速降维,基于nVidia的图像处理单元(graphic processing unit,GPU)研究最大噪声分数变换(Maximum Noise Fraction Rotation,MNF Rotation)降维算法的并行设计与优化,通过对加速热点并行优化,择优整合,设计并实现基于CUBLAS(CUDA Basic Linear Algebra Subprograms)库的MNF-L(MNF-on-Library)算法和基于CPU/GPU异构系统的MNF-C(MNF-on-CUDA)算法.实验结果显示MNF-L算法加速11.5~60.6倍不等,MNF-C算法加速效果最好,加速46.5~92.9倍不等.研究结果表明了GPU在高光谱影像线性降维领域的巨大优势.
[Abstract]:In order to realize fast dimensionality reduction of hyperspectral image data, the parallel design and optimization of maximum Noise Fraction rotation (MNF) reduction algorithm based on nVidia (graphic processing Unit GPU) is studied. The MNF-LU MNF-on-Library-based algorithm based on CUBLAS(CUDA Basic Linear Algebra subprograms and the MNF-Cnon-CUDA-based MNF-CU MNF-on-CUDA-based algorithm based on CPU/GPU heterogeneous systems are designed and implemented. The experimental results show that the MNF-L algorithm accelerates the MNF-C algorithm with an acceleration rate of 11.5 times or 60.6 times higher than that of the MNF-C algorithm. The results show that GPU has great advantages in the field of linear dimensionality reduction of hyperspectral images.
【作者单位】： 国防科学技术大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61272146) 国防科学技术大学优秀研究生创新资助项目(B151101)~~
【分类号】：TP751

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本文编号：1628170