NVIDIA Tegra K1异构计算平台访存优化研究
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标签：异构计算(16100)
在异构计算平台的移植和优化过程中，数字图像处理算法的访存性能已成为制约系统性能的主要因素。为此，结合NVIDIA Tegra K1硬件架构特征和具体算法特性，从合并与向量化访存优化、全局访存bank和channel冲突消除等方面，对矩阵转置算法和拉普拉斯滤波算法在NVIDIA Tegra K1异构计算平台上的实现和访存性能优化进行研究。实验结果表明，采用优化方法后的矩阵转置算法和拉普拉斯滤波算法在NVIDIA Tegra K1异构计算平台上取得了较大的访存性能提升，并且具有较好的实时性。
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