GPU Optimization of Convolution for Large 3-D Real Images
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F12%3APU102210" target="_blank" >RIV/00216305:26230/12:PU102210 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/00216224:14330/12:00057444
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-33140-4_6" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-33140-4_6</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-33140-4_6" target="_blank" >10.1007/978-3-642-33140-4_6</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
GPU Optimization of Convolution for Large 3-D Real Images
Popis výsledku v původním jazyce
In this paper, we propose a method for computing convolution of large 3-D images with respect to real signals. The convolution is performed in a frequency domain using a convolution theorem. Due to properties of real signals, the algorithm can be optimized so that both time and the memory consumption are halved when compared to complex signals of the same size. Convolution is decomposed in a frequency domain using the decimation in frequency (DIF) algorithm. The algorithm is accelerated on a graphics hardware by means of the CUDA parallel computing model, achieving up to 10x speedup with a single GPU over an optimized implementation on a quad-core CPU.
Název v anglickém jazyce
GPU Optimization of Convolution for Large 3-D Real Images
Popis výsledku anglicky
In this paper, we propose a method for computing convolution of large 3-D images with respect to real signals. The convolution is performed in a frequency domain using a convolution theorem. Due to properties of real signals, the algorithm can be optimized so that both time and the memory consumption are halved when compared to complex signals of the same size. Convolution is decomposed in a frequency domain using the decimation in frequency (DIF) algorithm. The algorithm is accelerated on a graphics hardware by means of the CUDA parallel computing model, achieving up to 10x speedup with a single GPU over an optimized implementation on a quad-core CPU.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2012
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of ACVIS 2012
ISBN
978-3-642-33139-8
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
13
Strana od-do
59-71
Název nakladatele
Springer Verlag
Místo vydání
Heidelberg
Místo konání akce
Faculty of Information Technology, Brno Universi
Datum konání akce
4. 9. 2012
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—