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申请/专利权人：西南科技大学
摘要：本发明公开了一种多GPU平台上8×8块离散余弦变换DCT8×8算法的并行优化方法，该方法包括如下步骤：重构GPU端DCT8×8算法执行逻辑；对输入图像进行数据初始化和数据读取操作；依据读取的数据大小自适应地选择所需的GPU个数；对输入图像进行行块划分；设计算法执行时输入数据，执行多GPU平台DCT8×8计算并验证。本发明的目的在于处理海量图像数据时，针对目前8×8块离散余弦变换在图像压缩等领域计算效率低下的问题，提出了一种在多GPU平台上8×8块离散余弦变换算法的并行化实现与优化方法。利用DCT变换矩阵的对称性重构GPU端算法执行逻辑，通过输入的图像的总大小和平台GPU的峰值吞吐量，利用自适应资源调度方法自动选择满足计算所需要的GPU数量，免去手动选择GPU个数造成的资源浪费情况，然后根据选择的GPU个数，通过对输入图像进行行块划分，实现GPU间的负载均衡。通过以上方法提高多GPU平台的资源利用率，从而达到DCT8×8算法计算效率的提升。
主权项：1.一种多GPU平台上8×8块离散余弦变换算法的并行优化方法，其特征在于，所述的多GPU平台上8×8块离散余弦变换算法的并行优化方法包括如下步骤：步骤一、重构GPU端DCT8×8算法执行逻辑；步骤二、对输入图像进行数据初始化和数据读取操作；步骤三、依据读取的数据大小自适应地选择所需的GPU个数；步骤四、对输入图像进行行块划分；步骤五、设计算法执行时输入数据，执行多GPU平台DCT8×8计算并验证。
全文数据：
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百度查询： 西南科技大学 一种多GPU平台上8×8块离散余弦变换算法的并行优化方法
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