Xeon Phi平台上基于模板优化的3D GVF场计算加速
【出 处】:《
计算机工程与科学
》
CSCD
2014年第36卷第8期 1435-1440页,共6页
【作 者】:
齐金
[1] ;
李宽
[2] ;
杨灿群
[1] ;
杜云飞
[2]
【摘 要】
3D梯度向量流场(3D GVF field)广泛应用于多种3D图像分析算法中,其计算需要多次迭代,计算量大,如何提高其计算速度具有重要的研究意义.面向Intel Xeon Phi众核集成架构,首次进行了3D GVF场计算的加速优化.首先,挖掘3D图像像素点间存在的天然并行性,发挥众核架构优势,尝试线程级并行(多核)和数据级并行(SIMD).其次,3D GVF场的计算过程是一种典型的3D 7点模板运算,结合Xeon Phi架构的L2缓存规格,提出一种高效的数据分块策略,充分挖掘数据的时/空局部性,有效缓解模板计算引起的缓存缺失,提升了计算性能.实验结果表明,引入模板优化技术能显著提升3DGVF场的计算速度,在图像维度为5123时,所提方法在57核Xeon Phi平台上的性能相比在2.6 GHz 8核16线程的Intel Xeon E5-2670 CPU上的性能,加速比可达2.77.
相关热词搜索: