【摘 要】
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3D梯度向量流场(3DGVF 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3DGVF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,3DGVF场的计算过程是一种典型的3D-7点模板运算,结
【机 构】
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国防科学技术大学并行与分布处理重点实验室,国防科学技术大学计算机学院
【基金项目】
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国家863计划资助项目(2012AA010903),国家自然科学基金资助项目(61170049,61303189)