CPU/GPU异构环境下图像协同并行处理模型

作者：杨洪余; 李成明; 王小平; 姜青山

来源：集成技术, 2017, 6(05): 8-18.

DOI：10.3969/j.issn.2095-3135.2017.05.002

• GPU
• 图像处理
• 协同并行处理
• 模型
• 通用性

随着GPU通用计算能力的不断发展,一些新的更高效的处理技术应用到图像处理领域。目前已有一些图像处理算法移植到GPU中且取得了不错的加速效果,但这些算法没有充分利用CPU/GPU组成的异构系统中各处理单元的计算能力。文章在研究GPU编程模型和并行算法设计的基础上,提出了CPU/GPU异构环境下图像协同并行处理模型。该模型充分考虑异构系统中各处理单元的计算能力,通过图像中值滤波算法,验证了CPU/GPU环境下协同并行处理模型在高分辨率灰度图像处理中的有效性。实验结果表明,该模型在CPU/GPU异构环境下通用性较好,容易扩展到其他图像处理算法。

• 单位
  五邑大学; 深圳先进技术研究院