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‘亚搏手机app下载’CUDA视频显示系统设计与开发

发布日期:2022-06-23 01:18浏览次数:
本文摘要:作者:谢文昊 NVIDIA发售的CUDA(计算出来统一设备架构)是基于GPU展开标准化计算出来的研发平台,非常适合大规模的分段数据计算出来。在GPU流处理器架构下用CUDA技术构建编码分段化,并针对流处理器架构特点展开内存读取等方面的优化。 本文在此使用CUDA技术,构建了计算机桌面环境的多屏幕融合表明的纯软件拼凑系统。 该系统不但较以往单一的视频拼凑系统功能更为强劲,也较使用分屏器等硬件辅助的融合系统成本更加较低,适应性更加强劲。

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作者:谢文昊  NVIDIA发售的CUDA(计算出来统一设备架构)是基于GPU展开标准化计算出来的研发平台,非常适合大规模的分段数据计算出来。在GPU流处理器架构下用CUDA技术构建编码分段化,并针对流处理器架构特点展开内存读取等方面的优化。  本文在此使用CUDA技术,构建了计算机桌面环境的多屏幕融合表明的纯软件拼凑系统。

该系统不但较以往单一的视频拼凑系统功能更为强劲,也较使用分屏器等硬件辅助的融合系统成本更加较低,适应性更加强劲。目前实验指出,CUDA技术在并行处理方面的优越性使得该系统画面实时处理慢,对话展出性好,具备相当大的商业用于前景。  0章节  近年来随着大屏幕显示技术在各领域应用于的逐步了解,市场早已不符合单一的影片展出,更好的改向了对互动性更加强劲的计算机桌面环境的融合表明上来。

而目前市场上主流的桌面融合系统,多使用分屏器等硬件辅助设备,成本高,性能劣。  统一计算出来架构(ComputeUnifiedDeviceArchitect-ure,CUDA)是英伟达(NVIDIA)公司近年来发售的标准化并行计算架构,它以高性能显示卡GPU为硬件相结合,使用CPU+GPU的混合计算出来很大的提升了大规模的图形数据实时处理效率。

本文设计的视频表明系统,使用CUDA开发方式构建了计算机桌面图片的拆分计算出来、贝塞尔曲线拟合、以及融合图像计算出来等三方面处置。实时性低,画面数据计算出来理论上准确值14像素,精度好。  1系统框架设计  图像处理的本质是大规模矩阵运算,尤其合适并行处理。

但CPU标准化计算出来很难利用该特性。与此相反,GPU在分段数据运算上具备强劲的计算能力,尤其合适不作运算符完全相同而运算数据有所不同的运算,当继续执行具备低运算密度的多数据元素时,内存采访的延后可以被忽视。CUDA编程模型将CPU作为主机(Host),GPU作为协处理器(Coprocessor)或设备(Device),一个系统中可以不存在多个设备。

在这个模型中,CPU与GPU联合工作,CPU负责管理逻辑性强劲的事务处理和串行计算出来,GPU则专心于继续执行高度线程简化的并行处理任务。  本系统以NVIDIAGeForceGTX470搭起的计算出来平台为运营环境,利用显示卡的多头输出特性,相连多台投影仪构成拼凑屏幕阵列,不必须额外减少其他硬件设备。

由于桌面融合表明系统要处置的图像数据大、实时性低的特点,所以本系统的软件设计上则普遍用于了多CPU分段编程技术和CUDA并行计算技术,针对每一个投影设备的图像处理和表明,系统不会分配一个专门的线程来处置。该线程不会对应相同的CPU和相同的GPU计算出来核心,确保多投影设备几乎并行处理,从而防止了其他系统由于表明设备激增,处置数据变小而导致的性能上升。CUDA架构如图1右图。

  本系统在设计中,首先设置定时器。定期收集掌控屏幕图像信息留存到公共存储空间,然后针对外设表明设备个数动态的打开数个线程已完成图像的数据拆分、图像的数据融合以及图像的表明等工作。其中在线程打开初始就与相同的GPU计算出来核心相关联,并把数据图形拆分和融合部分使用CUDA技术展开构建,最后某种程度使用定时器技术实时各个线程中图像数据表明工作。

  一般来说使用贝塞尔曲线拟合方法来已完成图像数据的融合。该方法的一般作法是再行由控制点得出结论目标图像每行的贝塞尔曲线,构成二维贝塞尔曲面,再行将目标图像数据使用张贴纹理的方法数值到贝塞尔曲线上从而构建图像变形。Bezier曲线是法国雷诺汽车公司Bezier明确提出的一种用掌控多边形定义曲线和曲面的方法。

它的数值插值公式为:  式中:Pi为包含该曲线的特征多边形;Bi,n(t)是Bezier基函数,是曲线上各点位置矢量的调和函数。Bezier曲线的始点、末点与其特征多边形端点重合,且始点、末点的切线方向与特征多边形的第一和最后一条边完全一致。  该曲线具备凸包性、对称性等特性。贝塞尔曲线的优点是等价充足的控制点后,它需要数值给定形状的曲线。

  Bezier曲线的数值插值公式中,函数的次数是与特征多边形的顶点数适当的,当特征多边形顶点数为4时,就包含三次Bezier曲线。三次Bezier曲线的数值插值公式为:  OPenGL技术获取了更容易操作者的贝塞尔曲线分解函数和图形函数,但却无法控制硬件运算,效率不低。

本系统出于对时效性的考虑到在构建过程中未使用该方法,而是使用CUDA技术分段矩阵运算的方式来展开纹理图形。根据CUDA程序的结构特点,本系统处置时,首先根据嵌入式部分获得的控制点信息使用一般来说方法分解目标图像每行的贝塞尔曲线。修筑RAM现金GPU,然后对应CUDA程序结构,针对目标图像上的每一个像素点,为其分配一个GPUthread来展开处置。

  仔细观察上面的计算公式找到,当取得了初始控制点座标后,在得出结论每一条贝赛尔曲线上的点的过程中,彼此并不影响,具备多线程的粗粒度的特性,所以CUDA并行计算的时效性有相当大的提升。


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