【摘 要】
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针对传统串行刀具路径规划算法效率低下和在异构硬件平台的不兼容问题,提出一种基于CPU-GPU异构并行计算的刀具路径规划方法。针对NURBS曲面,依据OpenCL规范和等参数线刀具路
【出 处】
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杭州电子科技大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51405119)
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针对传统串行刀具路径规划算法效率低下和在异构硬件平台的不兼容问题,提出一种基于CPU-GPU异构并行计算的刀具路径规划方法。针对NURBS曲面,依据OpenCL规范和等参数线刀具路径规划方法的原理设计并行算法,在CPU的逻辑控制下,采用数据并行的编程模型在GPU的多个工作项上并行执行内核,将串行执行的等参数线法进行并行化重构。仿真实验结果表明:在不同的计算规模下,CPU-GPU异构平台上采用并行刀具路径规划算法的执行效能相比于传统算法均有2~14倍的提升。
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