摘要:
针对传统CPU平台下小波变换算法难满足当前高分辨率、 大数据规模下的实时性要求, 提出一种基于GPU的并行小波变换算法, 并通过改善Local Memory访存数据的局部性和增加Global Memory访存带宽的优化技术, 利用多Kernel并行提高多种分辨率下小波变换的性能. 实验结果表明, 与CPU串并行版本相比, GPU并行优化算
法在高分辨率变换情况下, 加速比最高可达30~60倍, 可满足对变换实时性的要求.
中图分类号:
刘磊, 张子佳, 刘雷, 张睿. 一种基于GPU的二维离散多分辨率小波变换加速方法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2015, 53(02): 267-272.
LIU Lei, ZHANG Zijia, LIU Lei, ZHANG Rui. A Method of GPUBased Accelerating 2DMulti-resolutions Discrete Wavelet Transform[J]. Journal of Jilin University Science Edition, 2015, 53(02): 267-272.