cpu-gpu协同计算的并行奇异值分解方法

在目标跟踪应用中,常常采用奇异值分解(svd)作为基本工具进行动态建库。然而当每秒处理的数据量较大、计算精度要求较高时,svd的计算耗时往往无法满足应用的实时性能要求。针对这一问题,提出了cpu-gpu协同计算的并行奇异值分解方法。该方法利用gpu与cpu间的异步执行,对奇异值分解过程进行划分从而构造软件流水线,大大挖掘软硬件的并行性。实验表明,该方法比一般的基于gpu的jacobi方法有约23%的性能提升。相对于cpu上的intelmkl的奇异值分解函数获得了6.8x的加速比,满足了应用中的实时性能要求。