基于多处理器、FPGA和多核GPU的并行计算研究

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简介：
本研究聚焦于利用多处理器、FPGA及多核GPU进行高效能并行计算的技术探索与应用开发，旨在优化复杂算法执行效率。并行计算技术为现代计算带来了显著的变化。现今大多数个人电脑、笔记本电脑甚至移动设备都采用了多处理器芯片，最多包含四个处理器。标准组件越来越多地与最初设计用于高速图形处理的GPU（图形处理单元）以及FPGA（现场可编程门阵列）相结合，以构建具备多种高效并行处理功能的计算机系统。这种硬件的发展受限于能耗和散热控制等因素。然而，在千万亿次乃至百亿级计算的实际应用中，开发能在这些架构上有效运行且高效的软件仍面临诸多挑战。本书收录了2009年国际并行计算会议（ParCo 2009）上的精选与评审论文，旨在解决这些问题，并提供了硬件、应用程序和软件开发领域内最先进的并行计算技术概览。涵盖的主题包括数值算法、网格及云计算以及编程——特别是针对GPU和FPGA的编程。此外，该书还收录了会议期间举行的六个小型研讨会中发表的研究成果。

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基于多处理器、FPGA和多核GPU的并行计算研究

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本研究聚焦于利用多处理器、FPGA及多核GPU进行高效能并行计算的技术探索与应用开发，旨在优化复杂算法执行效率。并行计算技术为现代计算带来了显著的变化。现今大多数个人电脑、笔记本电脑甚至移动设备都采用了多处理器芯片，最多包含四个处理器。标准组件越来越多地与最初设计用于高速图形处理的GPU（图形处理单元）以及FPGA（现场可编程门阵列）相结合，以构建具备多种高效并行处理功能的计算机系统。这种硬件的发展受限于能耗和散热控制等因素。然而，在千万亿次乃至百亿级计算的实际应用中，开发能在这些架构上有效运行且高效的软件仍面临诸多挑战。本书收录了2009年国际并行计算会议（ParCo 2009）上的精选与评审论文，旨在解决这些问题，并提供了硬件、应用程序和软件开发领域内最先进的并行计算技术概览。涵盖的主题包括数值算法、网格及云计算以及编程——特别是针对GPU和FPGA的编程。此外，该书还收录了会议期间举行的六个小型研讨会中发表的研究成果。

关于Halcon算法加速基础（多核并行和GPU）

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本简介探讨了利用多核并行处理与GPU技术提升Halcon视觉算法性能的方法，旨在为开发者提供高效优化策略。关于实现Halcon算法加速的基础知识详情可以在相关技术博客或文献中找到。这些资源通常会介绍如何提高图像处理软件Halcon中的算法执行效率，包括优化代码、选择合适的算子以及利用多线程等方法来提升性能。欲详细了解，请查阅专业资料和技术文章以获取更全面的信息和具体示例。

基于FPGA的NoC架构多核处理器设计

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本项目致力于开发一种基于FPGA平台的新型网络-on-chip（NoC）架构的多核处理器系统。通过创新的设计方法和优化技术，旨在提高芯片性能、降低能耗并增强可扩展性。为了灵活地验证和实现自主设计的基于NoC（网络-on-chip）的多核处理器，并缩短其开发周期，本段落提出了一种使用四片Virtex-6—550T FPGA芯片构建的NoC多核处理器原型平台的设计与验证方案。通过对NoC多核处理器规模及所需FPGA硬件资源进行分析和评估后，详细设计了集成这四片FPGA的开发板，并重点讨论了互联架构、电源管理、时钟分布、接口技术和存储资源等关键模块的设计细节。文中还描述并展示了各个主要模块在测试中的过程与结果，验证了该设计方案的有效性。

HPC.Zip_OpenCV多核加速_图像并行处理_并行计算OpenMP

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本项目探索了在高性能计算环境下利用HPC和Zip技术优化OpenCV库中的图像处理任务，并采用OpenMP实现多核处理器上的并行计算，以显著提升图像处理效率。基于OpenCV和OpenMP的多核处理图像边缘检测算法——Sobel实现。需要先配置OpenCV和OpenMP环境。根据理论依据，利用OpenMP可以实现在多个核心上并行执行边缘检测任务。遵循Sobel原理，每个像素点的梯度计算独立于其他所有像素点的结果，这是进行多核并行处理的基础条件。凭借这一特性，可以在不同的处理器内核之间分配不同区域内的像素点以同时计算其梯度值，从而显著提高Sobel算法在边缘检测中的性能。

基于多处理器的并行计算机系统设计

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本研究探讨了在多处理器环境下设计高效能并行计算系统的策略与技术，旨在优化资源分配和提高数据处理能力。多CPU 的并行计算机技术显著提升了系统计算速度，并打破了单个CPU 处理能力的限制。采用多个CPU 设计的单板计算机可以减小系统的体积、降低开发成本以及缩短研发周期。文中介绍的技术已在设计的计算机系统中实现并通过了软硬件验证，其中包括DSP 和Pentium3 系列等多种类型的CPU。本段落探讨的是通过使用多处理器并行技术来提高单板运算性能的方法和实践。

基于多核CPU和多GPU的节点内部并行混合渲染模型

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本研究提出了一种创新性的混合渲染模型，充分利用多核CPU与多GPU的优势，在单个计算节点内实现高效的并行处理，显著提升图形渲染的速度和质量。分布式并行绘制集群节点可以通过配置多核CPU和多个GPU来构建一个高效的多CPU多GPU系统。然而，现有的节点内并行绘制模型并没有充分利用多核CPU的强大计算能力，并且将绘制、读回以及合成阶段串在一起导致大量的GPU闲置时间，严重影响了系统的性能。我们提出了一种新的高效并行绘制模型，在这个模型中通过结合软件和硬件的绘制方法来分离出硬件绘图与图像合成功能。同时利用DMA异步传输机制构建了一个三段式的并行绘制流水线：包括绘制、读回以及合成三个部分，这样可以显著减少GPU资源的闲置时间，并且提高了CPU资源利用率。相比现有的节点内并行模型，我们的混合并行绘制模型不仅可以降低GPU资源浪费率，还能提高CPU使用效率。理论分析和实验结果表明，在相同的应用场景下采用这种新的并行混合绘制模型性能可以达到现有方法的3至4倍，并且具有更好的数据扩展性和更高的性能扩展性。

Fortran的多核并行计算

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《Fortran的多核并行计算》简介：本文探讨了如何利用Fortran语言进行高效多核并行编程的技术与实践，旨在提升程序在现代多核处理器上的执行效率。讲义简要介绍使用Fortran语言和OpenMP技术进行并行计算的知识，并配有视频教程。主要内容包括：第一讲 OpenMP基础第二讲并行域第三讲 OMP指令(上) 第四讲 OMP指令(下) 第五讲 THREADPRIVATE属性第六讲在调试OMP并行代码时使用空迭代算法中的空间并行

关于多核多线程环境下数据加密的并行研究

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本研究探讨了在多核多线程环境中实现高效的数据加密算法和策略，并分析其性能优化及安全性增强。基于新平台并行开发板的大数据分组加密技术，在结合多核多线程技术和AES加密算法的基础上，设计了一套高计算速率的并行加密系统。重点讨论了如何实现并行计算，并分析了该系统的数据传输速率、并行加密吞吐率以及整体性能。实验结果显示，在使用多核心并行处理方式时相比单核串行处理方法有显著加速效果，且随着待加密的数据量增大这种优势愈发明显。在本地循环加密过程中，当加密数据达到450Kbyte时，系统的峰值吞吐率达到889.58Mbps。此外，在以最高性能运行状态下，该系统每瓦特的计算能力可以达到70Gflops/W（每瓦浮点运算次数），为密集型计算任务提供了一种高效、低能耗且处理能力强的新平台。

基于DSP和FPGA的双核并行通信设计与应用研究-论文

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本文探讨了基于数字信号处理器(DSP)和现场可编程门阵列(FPGA)的双核并行处理技术在通信领域的设计原理及实际应用，深入分析其优势与挑战。 DSP和FPGA的双核并行通信方法设计与应用探讨了如何在DSP和FPGA之间实现高效的并行通信，以提高系统的整体性能。文中详细介绍了相关的设计原理、具体实施方案以及实际应用场景中的效果分析。通过优化数据传输机制和同步策略，能够显著提升复杂计算任务下的处理速度和效率。

基于CPU和GPU的混合并行计算

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本研究探讨了利用CPU与GPU结合进行混合并行计算的方法和技术，旨在提高复杂科学计算及数据密集型应用的处理效率。 GPU与CPU的异构混合并行计算基于目前备受业界推崇的CUDA（Compute Unified Device Architecture）架构，将CPU串行计算和GPU并行计算融合在一起，开启了“CPU+GPU协同计算”或称之为“异构混合计算”的全新并行计算时代。