一种基于GPU的二维离散多分辨率小波变换加速方法  

A Method of GPU-Based Accelerating 2D Multi-resolutions Discrete Wavelet Transform

作　　者：刘磊[1] 张子佳[1,2] 刘雷[2] 张睿[1] 

机构地区：[1]吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012 [2]中国科学院计算技术研究所,北京100190

出　　处：《吉林大学学报（理学版）》2015年第2期267-272,共6页Journal of Jilin University:Science Edition

基　　金：国家高技术研究发展计划863项目基金(批准号:2012AA010902);国家重点基础研究发展计划973项目基金(批准号:2011CB302500)

摘　　要：针对传统CPU平台下小波变换算法难满足当前高分辨率、大数据规模下的实时性要求,提出一种基于GPU的并行小波变换算法,并通过改善Local Memory访存数据的局部性和增加Global Memory访存带宽的优化技术,利用多Kernel并行提高多种分辨率下小波变换的性能.实验结果表明,与CPU串并行版本相比,GPU并行优化算法在高分辨率变换情况下,加速比最高可达30~60倍,可满足对变换实时性的要求.Since the classical wavelet transform algorithm on CPU hardly meets the real-time performance requirements,especially dealing with large scale data in high resolution,we presented a GPU-based parallel wavelet transform algorithm,which improves the locality of local memory access and increases the bandwidth of global memory access.It uses multi-kernel to improve the performance in the case of multi-resolutions.The experiment results show that compared to the performance of a classical algorithm on CPU,GPU gains the speedup of 30—60,accordingly,it can satisfy the real-time requirements for transformation.

关 键 词：小波变换 多分辨率 GPU加速 

分 类 号：TP302.7[自动化与计算机技术—计算机系统结构]