NVIDIA Tegra K1異構(gòu)計算平臺訪存優(yōu)化研究
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標(biāo)簽：異構(gòu)計算(16189)
在異構(gòu)計算平臺的移植和優(yōu)化過程中，數(shù)字圖像處理算法的訪存性能已成為制約系統(tǒng)性能的主要因素。為此，結(jié)合NVIDIA Tegra K1硬件架構(gòu)特征和具體算法特性，從合并與向量化訪存優(yōu)化、全局訪存bank和channel沖突消除等方面，對矩陣轉(zhuǎn)置算法和拉普拉斯濾波算法在NVIDIA Tegra K1異構(gòu)計算平臺上的實現(xiàn)和訪存性能優(yōu)化進行研究。實驗結(jié)果表明，采用優(yōu)化方法后的矩陣轉(zhuǎn)置算法和拉普拉斯濾波算法在NVIDIA Tegra K1異構(gòu)計算平臺上取得了較大的訪存性能提升，并且具有較好的實時性。
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