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基于gpu的并行计算性能分析模型

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GPU)是高性能 计算的方法 。GPU以其强大的并行 计算能力吸引着众多领域的研究，作为协处理器，已经成为计算量大的算法加速的重要途径，一般GPU是为了加速图形渲染和处理而设计的，但也因为能力强而广泛应用于科学计算、机器学习、深度学习、数据分析、密码学等等计算 。
1、GPU发展和现状是什么样的?GPU其实就是显卡 ， 是英文GraphicsProcessingUnit的缩写 。大型设备GPU有两个厂商，NVIDIA和ATI ， 一个叫n卡，一个叫a卡 。近年来，随着手机等智能设备的快速发展，移动端的低功耗GPU越来越受到关注 。目前苹果和高通的GPU都比较强，华为也加快了在GPU上的努力 。ATI图形ATI公司是何和另外两位中国人在1985年创立的 。
2、什么是GPU 计算?从用户的角度来看，应用只是运行速度比以前快了很多 。CPU GPU是一个强大的组合，因为CPU包含几个针对串行处理优化的核心 ， 而GPU由成千上万个更小、更节能的核心组成，旨在提供强大的并行-3/ 。程序的串行部分运行在CPU上，而并行部分运行在GPU上 。通过使用我们目录中列出的任何GPU加速应用程序，大多数客户都可以立即享受到GPU 计算的优势 。
对于开发者来说，GPU 计算拥有一个庞大的工具和库的生态系统，由各大软件开发者所拥有 。更快地运行您的GPU加速代码，并尝试TeslaK20GPU加速器 。了解更多GPU 计算的历史图形芯片最初是作为固定函数图形流水线使用的 。经过多年的发展，这些图形芯片的可编程性逐渐增强，从而使得第一款NVIDIA \u 0 \u 3 GPU问世 。从1999年到2000年，计算医学成像和电磁学领域的机器科学家和研究人员开始使用GPU来加速一系列科学应用 。
3、什么是GPU 计算GPU 计算是指使用图形处理单元(GPU)渲染性能-4/的方法 。一般GPU是为了加速图形渲染和处理而设计的 ， 但也因为能力强而广泛应用于科学计算、机器学习、深度学习、数据分析、密码学等等计算 。与中央处理器相比，
尤其是在大规模矩阵运算、神经网络训练等需要大量并行 计算 ， GPU明显优于CPU 。为了进行GPU 计算 ， 我们需要使用相应的编程工具和框架 ， 比如英伟达的CUDA、OpenCL、OpenACC、TensorFlow等 。同时 ， 还需要在硬件上安装相应的GPU设备和驱动程序 。
4、GPU上图像拼接的快速 计算【基于gpu的并行计算性能分析模型】图像拼接已经在计算机器科学的很多领域得到了研究和广泛的应用 ， 但是在特征匹配、扭曲和融合方面存在大量的计算步骤 。所以不能满足一些应用的实时性要求 。幸运的是，一些相关的并行操作已经被开发并在图形处理器单元(GPU)上实现，以加速拼接过程 。本文使用统一的计算设备架构(CUDA)提出了基于GPU的并行图像拼接实现 。我们在执行时间方面取得了比在中央处理器(CPU)上更好的结果 。

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