Conventional image processing techn

Conventional image processing techniques do not take
advantage of the available computing resources such as
multicore/manycore programming and become very time
intensive. GPU-based parallel computing has potential to
process large image files very fast. In this work, the impact of
CUDA-accelerated GPU computing on image processing
performance is studied. Image processing and filtering through
sequential C and parallel CUDA/C programs are implemented.
Six image files with sizes from 512x512 pixels to
16,384x16,384 pixels are considered. CUDA Events are used
to measure the GPU execution time.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ไม่มีใช้เทคนิคการประมวลผลภาพแบบเดิมประโยชน์ของทรัพยากรคอมพิวเตอร์ใช้เช่นmulticore/manycore เป็น เวลามาก และการเขียนโปรแกรมเร่งรัดการ ใช้ GPU คอมพิวเตอร์แบบขนานมีศักยภาพในการประมวลผลไฟล์รูปภาพขนาดใหญ่อย่างรวดเร็ว ในงานนี้ ผลกระทบของคอมพิวเตอร์ในการประมวลผลภาพ GPU เร่ง CUDAเป็นศึกษาประสิทธิภาพ การประมวลผลภาพและการกรองผ่านมีใช้โปรแกรม CUDA/C ขนานและ C ตามลำดับ6 ภาพแฟ้มที่ มีขนาดตั้งแต่ 512 x 512 พิกเซลเพื่อ16, 384 x 16, 384 พิกเซลถือว่า ใช้ CUDA เหตุการณ์การวัดเวลาการประมวลผล GPU

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เทคนิคการประมวลผลภาพทั่วไปไม่ได้ใช้ประโยชน์จากทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่สามารถใช้ได้เช่น
multicore / การเขียนโปรแกรม manycore
และเป็นเวลานานมากที่เข้มข้น GPU
ที่ใช้การคำนวณแบบขนานมีศักยภาพในการประมวลผลไฟล์ภาพขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็วมาก ในงานนี้ผลกระทบของการใช้คอมพิวเตอร์ CUDA GPU เร่งในการประมวลผลภาพประสิทธิภาพคือการศึกษา การประมวลผลภาพและการกรองผ่านลำดับซีและขนาน CUDA โปรแกรม / C จะดำเนินการ. หกไฟล์ภาพที่มีขนาดตั้งแต่ 512x512 พิกเซล16,384x16,384 พิกเซลได้รับการพิจารณา เหตุการณ์ CUDA ถูกนำมาใช้ในการวัดเวลาปฏิบัติการของ GPU

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เทคนิคการประมวลผลภาพแบบไม่ได้ใช้ประโยชน์ของทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่มีอยู่

/ manycore เช่น multicore และการเขียนโปรแกรมเป็นอย่างดีเวลา
เข้มข้น GPU ที่ใช้คอมพิวเตอร์แบบขนานมีศักยภาพที่จะ
กระบวนการขนาดใหญ่ไฟล์ภาพอย่างรวดเร็ว ในงานนี้ ผลกระทบของการเร่ง GPU Computing ประสิทธิภาพ

ภาพการประมวลผล ) การประมวลผลภาพและกรองผ่าน
กลุ่ม C และขนาน CUDA / C โปรแกรมจะดำเนินการ .
6 ไฟล์รูปภาพที่มีขนาด 512x512 พิกเซล

16384x16384 พิกเซลเป็นสำคัญ เหตุการณ์การใช้ GPU ประหาร
วัดเวลา