清華大學(xué)cuda培訓(xùn)教程 gpu并行算法 高清版pdf
標(biāo)簽： cuda gpu 清華大學(xué)
上傳時(shí)間： 2017-06-13
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遺傳算法基本理論 經(jīng)典應(yīng)用實(shí)例 非數(shù)值并行算法：遺傳算法
標(biāo)簽： 算法 應(yīng)用實(shí)例 并行算法 數(shù)值
上傳時(shí)間： 2017-09-16
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陳國良院士編寫的并行 算法與設(shè)計(jì)，主要包括MPI與OPENMP編程 實(shí)現(xiàn)
標(biāo)簽： 并行算法 設(shè)計(jì)與分析
上傳時(shí)間： 2017-06-02
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基于通用GPU并行計(jì)算技術(shù)，結(jié)合遙感圖像數(shù)據(jù)融合處理特點(diǎn)，利用NVIDIA公司的CUDA編程框架，在其 GPU平臺上對BROVEY變換和YIQ變換融合算法進(jìn)行了并行研究與實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，隨著遙感圖像融合算法的計(jì)算復(fù)雜度、融合處理的問題規(guī)模逐漸增加，GPU并行處理的加速性能優(yōu)勢也逐漸增大，GPU通用計(jì)算技術(shù)在遙感信息處理領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。
標(biāo)簽： GPU 遙感圖像 合并 算法研究
上傳時(shí)間： 2013-12-10
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利用分治策略,提出一種基于SIMD共享存儲計(jì)算機(jī)模型的并行背包問題求解算法.算法允許使用O(2n/4)1− ε個(gè)并行處理機(jī)單元,0≤≤ε1,O(2n/2)個(gè)存儲單元,在O(2n/4(2n/4)ε)時(shí)間內(nèi)求解n維背包問題,算法的成本為O(2n/2).將提出的算法與已有文獻(xiàn)結(jié)論進(jìn)行對比表明,該算法改進(jìn)了已有文獻(xiàn)的相應(yīng)結(jié)果,是求解背包問題的成本最優(yōu)并行算法.同時(shí)還指出了相關(guān)文獻(xiàn)主要結(jié)論的錯(cuò)誤.
標(biāo)簽： SIMD 8722 并行 分
上傳時(shí)間： 2014-07-23
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本書以并行計(jì)算為主題，主要討論并行計(jì)算的硬件基礎(chǔ)— ——當(dāng)代并行計(jì)算機(jī)系統(tǒng)及其 結(jié)構(gòu)模型，并行計(jì)算的核心內(nèi)容— ——并行算法設(shè)計(jì)與并行數(shù)值算法以及并行計(jì)算的軟件支 持—— —并行程序的設(shè)計(jì)原理與方法。本書強(qiáng)調(diào)融并行機(jī)結(jié)構(gòu)、并行算法和并行編程為一 體，著重討論并行算法的設(shè)計(jì)方法和并行數(shù)值計(jì)算算法，力圖反映本學(xué)科的最新成就和發(fā) 展趨勢。
標(biāo)簽： 并行計(jì)算 算法 編程
上傳時(shí)間： 2020-03-17
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紋理映射在計(jì)算機(jī)圖形計(jì)算中屬于光柵化階段，處理的是像素，主要的特點(diǎn)是數(shù)據(jù)的吞吐量大，對實(shí)時(shí)系統(tǒng)來說轉(zhuǎn)換的速度是一個(gè)關(guān)鍵的因素，人們尋求各種加速算法來提高運(yùn)算速度。傳統(tǒng)的方法是用更快的處理器，并行算法或?qū)Ｓ糜布ｋS著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，尤其是可編程邏輯門陣列(FPGAs)的發(fā)展，提供了一種新的加速方法。FPGAs在密度和性能上都有突破性的發(fā)展，當(dāng)前的FPGA芯片已經(jīng)能夠運(yùn)算各種圖形算法，而在速度上與專用的圖形卡硬件相同。因此，F(xiàn)PGA芯片非常適合這項(xiàng)工作。 本文主要工作包括以下幾個(gè)方面： 1、本文提出了一種MIPmapping紋理映射優(yōu)化方法，改進(jìn)了MIPmapping映射細(xì)化層次算法及紋理圖像的存儲方式，減少紋理尋址的計(jì)算量，提高紋理存儲的相關(guān)性。詳細(xì)內(nèi)容請閱讀第三章。 2、提出了一種MIPmapping紋理映射優(yōu)化方法的硬件實(shí)現(xiàn)方案，該方案針對移動(dòng)設(shè)備對功耗和面積的要求，以及分辨率不高的特點(diǎn)，在參數(shù)空間到紋理地址的計(jì)算中用定點(diǎn)數(shù)來實(shí)現(xiàn)。詳細(xì)內(nèi)容請閱讀第四章。 3、實(shí)現(xiàn)了紋理映射流水線單元紋理地址產(chǎn)生電路，及紋理濾波電路的FPGA設(shè)計(jì)，并給出設(shè)計(jì)的綜合和仿真結(jié)果。詳細(xì)內(nèi)容請閱讀第五章4、實(shí)現(xiàn)了符合IEEE 754單精度標(biāo)準(zhǔn)的乘法、乘累加及除法運(yùn)算器電路。乘法器采用改進(jìn)型Booth編碼電路以減少部分積數(shù)量，用Wallace對部分積進(jìn)行壓縮；乘累加器采用multiply-add fused算法，對關(guān)鍵路徑進(jìn)行了優(yōu)化；除法器為基于改進(jìn)型泰勒級數(shù)展開的查找表結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)，查找表尺寸只有208字節(jié)，電路為固定時(shí)延，在電路尺寸、延時(shí)及復(fù)雜度方面進(jìn)行了較好的平衡。
標(biāo)簽： FPGA 映射 算法研究
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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·用于最優(yōu)化的計(jì)算智能.pdf遺傳算法原理及應(yīng)用.pdf遺傳算法與工程設(shè)計(jì).pdf遺傳算法及其應(yīng)用.pdf遺傳算法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ).pdf遺傳算法——理論、應(yīng)用與軟件實(shí)現(xiàn).pdf演化程序——遺傳算法和數(shù)據(jù)編碼的結(jié)合.pdf進(jìn)化算法.pdf計(jì)算智能中的仿生學(xué)：理論與算法.pdf非數(shù)值并行算法：遺傳算法.pdf
標(biāo)簽： 算法
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基于Message-Passing Interface （ MPI）的編程環(huán)境，以PML （Perfectly Matched Layer）為吸收邊界條件，討論了時(shí)域有限差分法FDTD的三維并行運(yùn)算情況。通過一定的數(shù)值計(jì)算，定量地給出了MPI下FDTD并行算法中的網(wǎng)格數(shù)、進(jìn)程數(shù)、分割方式三者之間的關(guān)系以及對計(jì)算效率的影響。
標(biāo)簽： FDTD MPI 并行運(yùn)算 分
上傳時(shí)間： 2013-11-05
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傅清祥 算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 它覆蓋了《計(jì)算機(jī)學(xué)科教學(xué)計(jì)劃1993》中開列的關(guān)于算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)主科目的所有知識單元。其主要內(nèi)容有：算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的概念、抽象數(shù)據(jù)類型（ADT）、基于序列的ADT（如表，棧，隊(duì)列和串等）。反映層次關(guān)系的ADT（如樹，堆和各種平衡樹等）、關(guān)于集合的ADT（如字典，優(yōu)先隊(duì)列和共查集等）、算法設(shè)計(jì)的策略與技巧、排序與選擇算法、圖的算法、問題的計(jì)算復(fù)雜性、并行算法。 全書強(qiáng)調(diào)“算法”與“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”之間密不可分的聯(lián)系，因而強(qiáng)調(diào)融數(shù)據(jù)類型與定義在數(shù)據(jù)類型上的運(yùn)算于一體的抽象數(shù)據(jù)類型，為面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計(jì)方法打下扎實(shí)的基礎(chǔ)。 本書以知識單元為基本構(gòu)件，具有可拆卸性和可重組性，內(nèi)容豐富，表述詳細(xì)，適合不同類型的院校按照不同的培養(yǎng)規(guī)格組織教學(xué)，其中基礎(chǔ)部分可作為計(jì)算機(jī)學(xué)科各專業(yè)本科生的教材，高級專題部分可作為高年級本科生或研究生的教材。
標(biāo)簽： ADT 1993 算法 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
上傳時(shí)間： 2014-11-26
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