基于CUDA技术的卷积神经网络识别算法For idy=l To n Do 浮点运算能力表现平稳,呈线性态势。 使用共享存備器( shared memory)收集数据 Thread[idx*pitch+]i1 FMi[e(idx, idy)]=( shared double) 4039 result: End for x烂 2.0358 (2)算法结束 1.772 43识别分类算法DCL 识别分类算法DCL如下 (1)Fori1 To nxn do(并行地) 在 Device的共享内存内初始化分类

本程序是中国科学技术大学谭立湘老师GPU并行计算最后大作业的实验程序。主要内容是利用CUDA全局和共享内存实现了对图像腐蚀膨胀的优化加速。可用作学习参考。

在经典的拉普拉斯图像锐化中，所有像素都被一一处理，这导致大量的计算。 在CPU上进行传统的拉普拉斯锐化处理非常耗时，特别是对于那些大图片。 在本文中，我们提出了基于Compute Unified Device Architecture（CUDA）（一种图形处理单元（GPU）的计算平台）的Laplacian锐化的并行实现，并分析了图像尺寸对性能的影响以及处理之间的关系。数据传输时间与并行计算时间之间的时间。 此外，根据不同内存的不同特征，开发了一种改进的方法，该方法利用GPU中的共享内存代替全局内

在经典的拉普拉斯图像锐化中，所有像素都被一一处理，这导致大量的计算。 在CPU上进行传统的拉普拉斯锐化处理非常耗时，特别是对于那些大图片。 在本文中，我们提出了基于Compute Unified Device Architecture（CUDA）（一种图形处理单元（GPU）的计算平台）的Laplacian锐化的并行实现，并分析了图像尺寸对性能的影响以及处理之间的关系。数据传输时间与并行计算时间之间的时间。 此外，根据不同内存的不同特征，开发了一种改进的方法，该方法利用GPU中的共享内存代替全局内