| Identifikační kód | RIV/00216305:26230/12:PU102210 |
|---|
| Název v anglickém jazyce | GPU Optimization of Convolution for Large 3-D Real Images |
|---|
| Druh | D - Článek ve sborníku |
|---|
| Jazyk | eng - angličtina |
|---|
| Obor - skupina | I - Informatika |
|---|
| Obor | IN - Informatika |
|---|
| Rok uplatnění | 2012 |
|---|
| Kód důvěrnosti údajů | S - Úplné a pravdivé údaje o výsledku nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů. |
|---|
| Počet výskytů výsledku | 3 |
|---|
| Počet tvůrců celkem | 3 |
|---|
| Počet domácích tvůrců | 1 |
|---|
| Výčet všech uvedených jednotlivých tvůrců | Pavel Karas (státní příslušnost: CZ - Česká republika)
David Svoboda (státní příslušnost: CZ - Česká republika)
Pavel Zemčík (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 9340386) |
|---|
| Popis výsledku v anglickém 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. |
|---|
| Klíčová slova oddělená středníkem | gpu, convolution, 3-D, image processing |
|---|
| Stránka www, na které se nachází výsledek | - |
|---|
| DOI výsledku | 10.1007/978-3-642-33140-4_6 |
|---|