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J-GLOBAL ID：201802263574828078   整理番号：18A1150485

NVidia CUDAにおける積分画像アルゴリズムの効率的実装【JST・京大機械翻訳】

Efficient implementation of integrall image algorithm on NVIDIA CUDA

著者 (3件)： Afif Mouna (Laboratory of Electronics and Microelectronics (EμE), Faculty of Sciences of Monastir, University of Monastir, 5000, Tunisia) ,  Said Yahia (Laboratory of Electronics and Microelectronics (EμE), Faculty of Sciences of Monastir, University of Monastir, 5000, Tunisia) ,  Atri Mohamed (Laboratory of Electronics and Microelectronics (EμE), Faculty of Sciences of Monastir, University of Monastir, 5000, Tunisia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IC_ASET  ページ： 1-5  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： GPUコンピューティングは,その特定の能力のために大量並列計算を必要とするタスクの最適化を試みることにより,より効率的な実装結果を実行することを可能にする。これは実装されたGPUアルゴリズムの数の増加の主な理由である。CPUと比較して,GPUコンピューティングはアルゴリズムの処理を加速することにおいてその効率を証明した。本論文は,プログラミング言語CUDAを用いることによってGPUに関する統合画像アルゴリズムの実用化を提示した。統合画像は多くの画像処理アルゴリズムにおいて重要で重要なステップである。また,CPUとGPU上でのアルゴリズムの性能と得られた加速度の比較も示した。また,このアルゴリズムをプログラミング言語CUDAを用いて他のGPU実装と比較した。得られた結果は,著者らのアルゴリズムの効率を明確に示した。著者らは,他のCPUとGPU実装と比較して,高い高速化結果を達成した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 並列演算 ,  高速化 ,  加速度 ,  最適化 ,  *アルゴリズム ,  *積分 ,  プログラミング言語 ,  *画像
準シソーラス用語： 画像処理アルゴリズム ,  GPUコンピューティング ,  *CUDA , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： CUDA ,  積分 ,  アルゴリズム ,  実装