7个研究背景和意义示例,教你写计算机CUDA论文

今天分享的是关于CUDA的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到CUDA等主题,本文能够帮助到你

区域土壤侵蚀模型系统设计与开发

这是一篇关于CSLE,CUDA,克里金插值,土壤侵蚀模型,系统设计与开发的论文, 主要内容为中国作为世界第一大农业大国,当前我国的土壤侵蚀问题已严重制约了我国农业的发展和社会经济的可持续发展。科学、有效地开展水土流失动态监测工作,可掌握水土流失动态变化情况。然而传统的水土流失监测手段需要花费大量的时间和精力,因此,基于现有的土壤侵蚀相关领域的研究成果,利用前沿的3S技术和计算机技术等手段,实现一套功能完善的区域土壤侵蚀模型系统对于定量揭示土壤侵蚀的过程和机理显得尤为重要,对进一步指导水土保持建设的科学实施具有重要的意义。本文以刘宝元等学者提出的中国土壤流失方程(China Soil Erosion Equation,简称CSLE)为理论基础,分析了土壤侵蚀的过程和机理,并基于用户的需求,设计并实现了一套不依赖于任何商业软件的区域土壤侵蚀模型系统。此外,以计算统一设备架构(Compute Unified Device Architecture,简称CUDA)为技术手段,分析了克里金插值算法的原理和流程,设计并实现了一套基于CUDA的并行克里金插值算法,并且将该算法与区域土壤侵蚀模型系统集成,在一定程度上提高了整个系统数据处理的效率。本文取得的主要研究成果可以概括如下:(1)根据用户需求设计了区域土壤侵蚀模型系统的整体架构和功能模块。本文以国内外现有的土壤侵蚀模型研究成果为理论基础,分析了各个模型的建模思路和建模方法,然后以中国土壤流失方程为出发点,从业务、功能和性能三个方面深入分析了系统的需求,设计了系统的整体架构和系统的各个功能模块。(2)构建了区域土壤侵蚀模型系统。本系统主要实现了用户管理、模型数据管理、数据预处理、模型计算、数据可视化和日志管理这6大核心功能模块。此外,从系统的高可用性出发,本文实现了基于CUDA这一并行架构的克里金空间插值算法,并且将该算法集成到系统数据预处理功能模块,解决了系统数据预处理中空间插值过程效率低下的问题,极大地提高了系统数据预处理的效率。(3)测试了区域土壤侵蚀模型系统的所有功能模块。本文使用黑盒测试和白盒测试的方法测试了系统所有的功能模块,测试结果表明,本系统的功能和性能均可以满足系统设计要求,且系统具有良好的鲁棒性。通过使用该平台实行长期监测,可以在一定程度上为水土保持部门提供一定的技术支撑和决策依据。

基于CUDA的知识图谱嵌入并行化

这是一篇关于知识图谱嵌入,并行计算,CUDA,知识图谱,GPU计算的论文, 主要内容为随着认知智能的快速发展,知识图谱作为其中的关键技术也在不断地演进。知识图谱可以对数据进行简洁直观的表达,蕴含大量的知识信息。随着知识的衍生和各专业领域的具体应用,知识图谱规模日益庞大,形成了大规模知识图谱。如此丰富多样和规模庞大的知识图谱又继续推动了知识图谱的相关任务需求,像知识图谱构建、知识图谱表示的学习和知识图谱的推理与补全等。知识图谱嵌入是将知识图谱应用于下游任务的核心,其通过知识图谱中实体和关系进行表达学习来完成推理计算。研究者们针对知识图谱嵌入提出了各种各样的模型来进行探索,这些模型虽然在基础数据集上取得了不错的效果,然而随着知识图谱嵌入模型的复杂化,训练过程中的参数数量也会快速增加,使用传统单线程的方法会耗费大量的计算时间,逐渐无法满足实际需求,因此知识图谱嵌入的并行化成为了新的关注点。目前的并行知识图谱嵌入框架通常使用Python语言而且依托于深度学习框架来调用多CPU或者多GPU完成计算。然而Python语言的自身特性会导致程序运行速度相对较慢,此外知识图谱由于数据之间联系的紧密性,利用多GPU和多CPU会产生大量通信开销,深度学习的自动微分器在计算时候会占用大量GPU内存,而且计算时会屏蔽任务在具体计算核心上的分配细节影响计算效率。针对上述问题,本文提出了基于CUDA的并行知识图谱嵌入框架Graph KE。不同于以往的并行知识图谱嵌入框架,Graph KE的设计目的是在单GPU上获得更好的知识图谱嵌入运行性能。其基于C语言与CUDA框架开发而成,能够快速完成知识图谱嵌入训练与测试。Graph KE的设计特点主要有以下五点,第一,计算过程完全在GPU内存中不会产生额外的通信开销;第二,利用自定义的CUDA核函数控制任务在线程上的分配;第三,采用符号梯度而非自动梯度完成梯度更新过程;第四,负采样过程处于GPU中;第五,利用特殊的数据结构合并测试集中三元组的评分计算。通过上述设计,Graph KE在运行速度和GPU内存占用方面会有优异的性能表现。本文实验部分对Graph KE在常用数据集上进行了测试。实验结果表明,在准确度方面,Graph KE框架中的Torus E模型与原论文准确度接近;在运行速度和GPU内存占用方面,对比DGL-KE框架,Graph KE能够有至少3倍的速度提升,有2至3倍GPU内存优化;在加速比方面,使用8倍于初始CUDA核心的情况下能够有6倍以上的加速比。利用Graph KE框架可以在更低GPU内存占用的情况下更快完成知识图谱嵌入模型的训练与测试。

基于GPU的遥感图像配准并行算法研究及应用系统实现

这是一篇关于遥感图像,配准,GPU,CUDA,并行,优化的论文, 主要内容为图像配准在许多遥感应用中是一个重要的、不可缺少的步骤。遥感图像的规模随着数据分辨率的不断提高而日渐增大;同时,图像配准是一个典型的计算和访存密集型过程,计算复杂度较高,采用传统串行处理模式已无法满足军事、农林等高端应用的实时性处理需求。随着GPU计算性能和可编程性的不断提升,GPU通用计算已成为计算机技术领域的研究热点,这为加快遥感图像的处理速度提供了新的思路。本文针对基于区域和基于特征两类配准中的两种典型方法,深入研究了基于GPU的遥感图像配准并行算法及优化策略,并面向实际应用设计实现了相应的并行处理软件原型系统。本文的主要工作和贡献体现在以下几个方面:1.研究理解了CPU-GPU异构执行模式。研究了以n VIDIA公司GPU为代表的GPU体系结构和相应的CUDA编程模型,系统掌握了使用CPU-GPU异构模式开发并行算法的基本技能。2.研究并提出了基于GPU的遥感图像全局配准并行算法。选取一种基于相关系数全局配准算法作为GPU并行算法设计和优化的基础,给出了适合该类方法的GPU并行设计,并从数据加载、线程访存、通信与同步等几个方面给出了针对性的优化实现策略。实验结果表明,GPU并行程序获得了良好的性能加速比。3.研究并提出了基于GPU的遥感图像控制点匹配并行算法。搜索控制点和基于控制点的匹配参数计算是该类配准方法的核心步骤,该步骤涉及不规则数据访问、多重分支、循环迭代等数据相关问题,并行设计和优化更为困难。选取一种基于互信息的控制点匹配算法作为研究对象,在数据流分析的基础上,重点针对互信息计算和最小二乘匹配过程设计了两种GPU并行实现方案。实验结果表明,在难以消除迭代相关的情况下,通过优化利用本地存储、原子操作等方法使得GPU程序仍然获得了10倍以上的加速效果。4.设计实现了一个基于Web的遥感图像并行处理原型系统。系统采用B/S模式,基于Java语言开发,在Spring、Hibernate、Struts框架基础上提供图像处理服务,集成了包括上述配准算法研究成果在内12类共49种遥感图像并行处理算法。系统提供了友好的交互界面并具有良好的可扩展性。

基于GPU和内容标签的个性化推荐系统研究

这是一篇关于个性化推荐系统,社会化内容标签,CUDA,GPU的论文, 主要内容为互联网的快速发展给人们的生活和工作带来了巨大的便利，但是Web上的海量信息也产生了“信息泛滥”的问题。如何构建行之有效的个性化推荐系统，快速高效地分析出用户的个性化行为模型，为用户推荐出他们真正喜欢的信息内容，是目前各大商业化网站的重要研究内容之一。但是，研究人员在开发基于用户个性化需求的Web推荐系统的过程中遇到了以下两个主要问题：第一，需要提高个性化推荐算法的准确性，保证推荐的结果确实是用户当前需要的信息；其次，需要优化推荐系统的执行效率，加快算法执行速度，为用户提供接近于实时的个性化推荐服务。本文对传统的基于内容的推荐算法和基于条目的协同过滤算法进行分析，在社会化内容标签的基础上，设计出了一种新的混合型的推荐方法，同时在CUDA（Compute UnifiedDevice Architecture，统一计算设备架构）体系下利用GPU（Graphic Processing Unit，图形处理器）对算法进行了多方面的优化。本文用这种混合型的推荐算法在MovieLens提供的数据集上进行了用户的个性化推荐，实验结果表明，与其他几种实现的推荐算法相比较，本文的算法在整体预测评分的平均绝对误差上拥有更小的误差值，在给用户提供的个性化推荐结果方面，这种混合型的推荐算法对推荐结果的预测更为准确合理，同时，随着用户规模和资源条目规模的扩大，此方法在大规模用户和资源条目的实验环境下可以获得更好的加速比。所以，这种混合型的推荐算法可以为大规模的商业化系统提供一种快速有效的个性化推荐解决方案。

面向不同量化位遥感影像的快视系统设计与实现

这是一篇关于遥感快视系统,目标标记,CUDA,OpenGL,缓冲区的论文, 主要内容为遥感快视系统在空间探测和对地观测中扮演着不可或缺的角色,能够快速处理航天器下传的原始数据,并展示载荷成像质量和特征等信息。然而,随着光学遥感设备的升级和遥感数据量的迅速增长,许多遥感快视系统的显示效率已变得不够高效。此外,后期的目标检测和标记也需要对已存储数据进行处理,这又进一步影响了遥感目标判别的时效性。针对以上问题,本文围绕不同量化位遥感影像的快速显示和目标标记开展研究,以提高多源遥感数据的提取效率和遥感影像的实时显示效率,并对遥感影像中的特定区域进行快速目标标记。具体的研究内容如下:(1)为了快速解析不同量化位的遥感数据,研究了一种基于CUDA加速的并行数据提取算法,并设计了遥感影像的分层分块组织结构。利用CUDA编程,对不同量化位的遥感数据进行并行提取,有效提高了数据解析效率。同时,利用影像金字塔技术对原始影像进行采样和压缩,生成多层不同分辨率的遥感影像,再利用图像分块技术对遥感数据进行分块读取和处理,增强了系统对遥感数据的组织和处理效率。(2)研究了一种基于GPU加速的遥感影像快速显示方案。采用了多线程异步的遥感数据调度策略,以减少数据加载时的阻塞,提高加载效率。同时,利用CUDA和OpenGL的互操作技术,实现了遥感影像的快速渲染,极大地提升了遥感影像的显示效果和显示速率。在不同显示模式下的实验结果表明,该技术方案相较于传统的CPU处理方案,显示效率提升了2倍以上,并且减少了CPU资源的占用率。(3)改进了一种基于一次扫描的连通域目标标记算法。该算法利用遥感影像的成像特点,只需一次扫描就可以进行连通域标记,同时还利用了GPU的并行加速处理,提升了遥感影像在目标标记后的显示效率。相较于传统的处理方案,显示效率提升了3倍左右。采用本文的研究方案,设计并实现了一个面向不同量化位遥感影像快视及目标标记系统。该系统显著提高了遥感影像的渲染效率和目标初步标记的显示效果,改善了用户的交互体验。

基于CUDA的运动目标三维视觉位姿测量技术研究

这是一篇关于CUDA,单目视觉,连通域标记,位姿测量的论文, 主要内容为三维视觉测量技术是计算机视觉和精密测量综合的高端技术。在视觉测量领域,测量的速度是系统性能的重要指标之一。在实时测量系统中,系统处理速度越快,意味着系统可以在更高帧率的场景下运行,意味着图像输入与结果输出之间拥有更低的延时。CUDA是NVIDIA应用于异构CPU、GPU架构的开发平台,通过CUDA,可以实现应用NVIDIA系列GPU的通用并行计算,经过分析,位姿测量算法中的关键步骤具有良好的并行性,适合采用并行方法实现加速。本文对单目视觉三维位姿测量技术进行研究,实现基于CUDA并行加速的位姿测量系统,尝试在保证位姿测量算法精度的同时,提高算法速度。首先研究视觉测量系统各部分组成。系统应用于基于单目视觉合作目标的位姿测量场景。通过系统指标确定处理器、相机、镜头、靶标选型与设计。处理器选用拥有NVIDIA GPU的轻量级嵌入式设备,确定能够实现较高帧率数据传输,且接口型号和数据传输带宽与处理器适配的高速相机。根据应用场景工作距离、视场及精度要求,确定接口与相机适配的镜头。设计合作靶标,靶标合作特征点选用红外发光圆光点,光点数量设计为7个,其分布采用“3高4低”分布结构。研究单目视觉位姿测量算法,针对合作目标位姿测量过程中最为耗时的特征提取环节,研究并实现基于CUDA的并行质心计算算法,完成编程实现。重构质心计算过程,以适配并行架构特点,将质心提取分为连通域标记与质心提取两个步骤,重新规划连通域标记流程为初始化、约简、分析流程,规划质心计算流程为标签连续化、信息统计与质心最终计算流程。设计仿真实验验证质心提取效果,及光点分布与数量对质心提取算法耗时的影响。经过仿真实验验证,证明了基于CUDA的质心计算算法能够正常实现功能,在7光点场景下,质心计算平均耗时为2.16 ms,光点在50×50像素范围内分布的密集分布情况下,质心计算平均耗时为2.18 ms。在图像含100个光点情况下进行仿真,质心计算平均耗时为2.35 ms,证明光点数量与分布变化对算法耗时影响较小,几乎可以忽略不计,表明质心计算算法的并行性较好。讨论常用合作目标位姿解算Pn P算法,并实现非迭代EPn P算法。设计蒙特卡洛模拟实验,验证在3.5 m-5 m距离工作场景下,光点质心在图像中实际像素坐标相对理论像素坐标偏移对位姿测量结果误差的影响,为像素坐标增加均值为0,标准差为0.05像素的高斯分布偏移误差,进行蒙特卡洛模拟实验。经实验验证,目标与相机沿光轴方向为3.5 m-5 m距离时,光点质心像素坐标偏差导致目标在垂直光轴方向的位置偏差小于0.5 mm。说明EPn P算法可以独立应用于本文应用场景,完成位姿解算工作。最后对相机与靶标进行标定,进行真实场景下位姿测量实验。经过验证,质心提取平均处理时长达到2.16 ms,系统实时位姿测量平均耗时为3.27 ms,在选用相机最高168 fps实时图像采集场景下,能够稳定运行。分别在3.5 m、5 m工作距离验证位姿测量算法精度,其中质心位置重复测量结果标准差小于0.05像素。位姿重复测量结果,z轴方向测量标准差小于0.31 mm,x、y轴测量标准差均小于0.1 mm,偏航角、俯仰角、滚转角测量标准差小于0.05°。说明本系统在保证测量精度的同时,在测量速度上有了较大提升。