Identyfikatory
Warianty tytułu
Acceleration of image processing algorithms using graphics card resources
Języki publikacji
Abstrakty
Artykuł przedstawia próbę wykorzystania zasobów karty graficznej do przyspieszenia wybranych operacji przetwarzania obrazów cyfrowych. Użycie narzędzi udostępnionych przez firmę NVIDIA dla kart graficznych z serii GeForce pozwala na rozdzielenie zadania obliczeniowego na wątki wykonywane przez jednostki zmiennoprzecinkowe procesora graficznego GPU. Zmierzono czasy wykonania zrównoleglonych operacji oraz porównano je z czasem działania jedno wątkowego programu realizowanego przez CPU i wyznaczono otrzymane przyspieszenia.
The paper presents an attempt to utilize the graphics card resources for acceleration of selected image processing operations. The use of tools obtained from NVIDIA for GeForce graphics cards series makes it possible to distribute a computational task on threads executed by GPU floating-point cores. Execution times of parallelized operations were measured and compared with execution time of single-threaded program ran on CPU. Also, the speed-up factors (acceleration factors) were calculated.
Wydawca
Rocznik
Tom
Strony
849--853
Opis fizyczny
Bibliogr. 6 poz., wykr., tab.
Twórcy
autor
- Katedra Automatyki, Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie
autor
- Katedra Automatyki, Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie
Bibliografia
- [1] Halfhill T., Parallel processing with CUDA: Nvidia's High-Performance Computing Platform Uses Massive Multithreading Microprocessor. 2008, http://www.mpronline.com.
- [2] Nvidia, CUDA Programming Guide Yersion 1.1. 2007, http://www. nvidia.com.
- [3] Ruiz A., Ujaldon M., Andrades J.A., Becerra J., Kun Huang Pan T., Saltz J., The GPU on biome-dical image processing for color and phenotype analysis. Proceedings of the 7th IEEE International Conference on Bioinformatics and Bioengineering, 2007, 1124-1128.
- [4] Sengupta S., Harris M., Zhang Y., Owens J., Scan primitives for GPU computing. Proceedings of the 22nd ACM SIGGRAPH/EUROGRAPHICS symposium on Graphics hardware, Eurographics Association , Switzerland, 2007, 97-106.
- [5] Yang R., Welch G., Fast Image Segmentation and Smoothing Using Commodity Graphics Hardware. Journal of Graphics Tools, 2002, 91-100.
- [6] Fialka O., Cadik M., FFTand Convolution Performance in Image Filtering on GPU. Tenth International Conference on Information Yisualization, 2006, IEEE, 609-614.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-AGH1-0022-0008