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基于OpenCL的图像重映射算法优化研究被引量：3: 2013年; 图像重映射（Remap）算法是典型的图像变化算法。在图像放缩、扭曲、旋转等领域有着广泛的应用。随着图片规模和分辨率的不断提高，对图形映射算法的性能提出了越来越高的要求。本文在充分考虑不同GPU平台硬件体系结构差异的基础上，系统研究了在OpenCL框架下图像映射（Remap）算法在不NGPU平台上的高效实现方式。并从片外内存访存优化，向量化计算，减少动态指令等多个优化角度考察了不同优化方法在不同GPU平台上对性能的影响，提出了在不同GPU平台间实现性能移植的可能性。实验结果表明，优化后的算法在不考虑数据传输时间的前提下，在AMDHD5850GPU上相对于CPU版本取得114．3--491．5倍的加速比，相对于CUDA版本（现有GPU算法的实现）得到1．01～1．86的加速比，在NIVIDIAC2050GPU上相对CPU版苓取得100．7～369．8倍的加速比，相对于CUDA版本得到0．95～1．58的加速比。有效验证了本文提出的优化方法的有效性和胜能可移植性。; 吴再龙张云泉龙国平徐建良贾海鹏; 关键词：OPENCL 跨平台

基于OpenCL的Kmeans算法的优化研究: Kmeans算法是典型的聚类算法，是已知数据划分和分组处理的重要方法。在图像处理、机器学习、生物学有着广泛的应用。随着数据规模的不断变大，对Kmeans算法的性能提出了越来越高的要求。本文在充分考虑不同硬件平台硬件体系结...; 吴再龙张云泉徐建良贾海鹏颜深根王伟俨; 关键词：并行计算迭代算法跨平台

众核体系下算法优化的若干技术研究: 众核体系架构主要包括GPU,异构CPU上的GPU单元和使用x86指令集的MIC加速部件等,一般应用于通用计算的计算单元。近年来,由于 CPU发展遇到了频率墙、功耗墙和存储墙等一系列瓶颈,使用众核体系架构获得更高的计算性能...; 吴再龙; 关键词：软件开发; 文献传递

基于OpenCL的Kmeans算法的优化研究被引量：4: 2014年; Kmeans算法是无监督机器学习中一种典型的聚类算法，是对已知数据集进行划分和分组的重要方法，在图像处理、数据挖掘、生物学领域有着广泛的应用。随着实际应用中数据规模的不断变大，对Kmeans算法的性能也提出了更高的要求。在充分考虑不同硬件平台体系架构差异的基础上，系统地研究了Kmeans算法在GPU和APU平台上实现与优化的关键技术：片上全局同步高效实现，冗余计算减少全局同步次数，线程任务重映射，局部内存重用等，实现了Kmeans算法在不同硬件平台上的高性能与性能移植。实验结果表明，优化后的算法在考虑数据传输时间的前提下，在AMD HD7970 GPU上相对于CPU版本取得136.975～170.333倍的加速比，在AMD A10-5800K APU上相对于CPU版本取得22.2365～24.3865倍的加速比，有效验证了优化方法的有效性和平台的可移植性。; 吴再龙张云泉徐建良贾海鹏颜深根解庆春; 关键词：并行计算迭代算法跨平台

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吴再龙