| GPU上高光谱快速ICA降维并行算法 |
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| 作者姓名： | 方民权 周海芳 张卫民 申小龙 |
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| 作者单位： | 国防科学技术大学 计算机学院,国防科学技术大学 计算机学院,国防科学技术大学 计算机学院,国防科学技术大学 计算机学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（面上项目,重点项目,重大项目） |
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| 摘 要： | 高光谱影像降维快速独立成分分析过程包含大规模矩阵运算和大量迭代计算。通过分析算法热点,设计协方差矩阵计算、白化处理、ICA迭代和IC变换等关键热点的图像处理单元映射方案,提出并实现一种G-Fast ICA并行算法,并基于GPU架构研究算法优化策略。实验结果显示:在处理高光谱影像降维时,CPU/GPU异构系统能获得比CPU更高效的性能,G-Fast ICA算法比串行最高可获得72倍加速比,比16核CPU并行处理快4~6.5倍。
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| 关 键 词： | 图像处理单元 高光谱影像降维 快速独立成分分析 并行算法 性能优化 |
| 收稿时间： | 2014-09-28 |
| 修稿时间： | 2015-04-03 |
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