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上传时间: 2011-01-26
详细说明： 目前图形硬件中的图形处理器(GPU)计算能力的增长速度已经超过了中央处理器 (CPU)计算能力的增长速度，主流图形硬件制造商声称，现在每隔 12 个月 GPU 的性 能就会增长一倍。图形硬件技术一个最主要的突破就是在图形硬件中引入了可编程功 能，此功能允许用户编制自定义的着色器程序(Shader program)来替换原来固定流水线 中的某些功能模块，使得 GPU 在功能上更像一个通用处理器. 虽然 GPU 具有非常高 的计算速度，但并不能直接将以前在 CPU 中实现的算法照搬到 GPU 中来执行, 这是 因为 GPU 的指令执行方式和 CPU不一样， GPU的体系结构是一种高度并行的单指令 多数据(SIMD)指令执行体系。所以要基于可编程图形硬件实现一些在 CPU 中效率较 低的算法，就必须重新组织算法实现的数据结构和步骤，以充分利用 GPU 并行处理 体系结构带来的性能优势。本文中的几种算法都基于可编程图形硬件实现，在达到实 时效率的同时保证了结果的质量。
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