基于-CUDA平台的GPU并行计算技术研究方案(终稿)

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1、HUNANUNIVERSITY毕业论文论文题目：基于CUDA平台的GPU并行计算技术研究学生姓名:蒋悦孟学生学号:20100730212专业班级:自动化1002班学院名称:电气与信息工程学院指导老师:张小刚学院院长:王耀南2014年5月20日基于CUDA平台的GPU并行计算技术研究摘要近年来，随着GPU（GraphicProcessingUnit，图形处理器）技术的持续发展创新，GPU的并行运算能力越来越受到人的重视。由于GPU的应用普及，NVIDIA公司推出了基于CUDA架构的廉价高性能并行运算平台。本文基于NVIDIA公司推出的CUDA平台，对相应的GPU架构体系及CUDA软

2、件体系进行了深入的分析，对CPU+GPU异构平台基础上的并行操作及算法优化方法进行了研究总结。同时，本文利用图像搜索技术作为切入点，介绍了当今基于内容的图像搜索技术原理，使用CUDA并行运算加速感知哈希算法，探讨CUDA并行运算在算法及优化方法在通用运算中的结合方式，在使用Opencv的前提下，对比仅在CPU中的图像搜索程序，获得了3.66倍的运算收益。关键字：并行运算，图形处理器，统一设备计算架构，图像搜索GPUParallelComputingTechnologyResearchBasedOnCUDAPlatformABSTRACTInrecentyears,astheGPU

3、(GraphicProcessingUnit)technologycontinuingtodevelopandinnovative,GPUparallelcomputingdrawsmoreandmorepeople'sattention.DuetoGPU’suniversalapplication,NVIDIAhaslaunchedacheaperandmoreefficientparallelcomputingplatformwhichisbasedonCUDA.BasedonCUDA,whichislaunchedbyNVIDIA,thisarticlehaveadepth

4、analysisontheGPUarchitectureandCUDAsoftwaresystem,andwealsodiscussandconcludeaboutthemethodsofalgorithmoptimizationandtherealizationofparallelcomputing.Atthesametime,thisarticleusestheimagesearchtechnologyasabreakthroughpoint,Introducingtheprincipleofcontent-basedimageretrieval,usingCUDAtoacc

5、eleratethePerceptionofHashi,exploringthejuncturebetweentheCUDAparallelcomputingalgorithmandoptimizationmethodingeneralarithmetic.OnthepremiseofusingOpenCV,wecomparedtheoperationspeedofparallelcomputingprogramandserialcomputingprogram,andgained3.66timesspeed-up ratio.KeyWords:ParallelComputing

6、,GraphicProcessingUnit(GPU),ComputeUnifiedDeviceArchitecture(CUDA),ImageSearching目录1.绪论11.1.课题研究背景及目的11.2.CUDA概述21.3.CUDA并行运算技术研究现状及范例21.4.论文构成及研究内容42.CUDA架构及编程模式62.1.CUDA架构下GPU硬件结构62.2.CUDA软件体系72.2.1.CUDA的存储器模型72.2.2.CUDA编程模型92.3.CUDA并行运算的优化133.基于内容的图像搜索163.1.图像检索概况163.2.CBIR的结果评价174.CUDA与CB

7、IR的结合实验过程194.1.感知哈希算法194.2.CUDA并行运算在图像搜索中的应用215.结论246.结束语286.1.工作总结286.2.展望29致谢30参考文献311.绪论1.1.课题研究背景及目的并行运算作为现今科技创新发展的重要支撑方式之一，已然成为突破摩尔定理局限性的重要研究手段，而在大系统、大数据时代下，科技不断进步，计算机计算能力的飞速提升，在处理大数据、大系统事件中处相对优势的并行运算技术迅速得到了全球各行各业尤其高新科技行业的研究兴趣。近年来，已经迈进并行