Research on Mean Shift Algorithm Using OpenCL on Multiple Many-core Platforms
基于OpenCL的均值平移算法在多个众核平台的性能优化研究

OpenCL作为一种面向多种平台、通用目的的编程标准，已经对许多应用程序进行了加速。由于平台硬件和软件环境的差异，通用的优化方法不一定在所有平台都有很好的加速。通过对均值平移算法在GPU和APU平台的优化，探讨了不同平台各种优化方法的贡献力，一方面研究各个平台的计算特性，另一方面体会不同优化方法的优劣，在优劣的相互转化中寻求最优的解决方案。实验表明，算法并行优化前、后在AVIV 5850,Tesla 02050和APU A6365。上分别达到了9.68, 5.74和1.27倍加速，并行相比串行程序达到79.73,93.88和2.22倍加速，前两个平台OpcnCL版本相比，CUVA版本的OpenCV程序达到1.27和1.24倍加速。