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三维多视角立体视觉算法（patch-based multi-view stereo，PMVS）以其良好的三维重建效果广泛应用于数字城市等领域，但用于大规模计算时算法的执行效率低下。针对此，提出了一种细粒度并行优化方法，从任务划分和负载均衡、主系统存储和GPU存储、通信开销等3方面加以优化；同时，设计了基于面片的PMVS算法特征提取的GPU和多线程并行改造方法，实现了CPUs_GPUs多粒度协同并行。实验结果表明，基于CPU多线程策略能实现4倍加速比，基于统一计算设备架构（compute unified device architecture，CUDA）并行策略能实现最高34倍加速比，而提出的策略在CUDA并行策略的基础上实现了30%的性能提升，可以用于其他领域大数据处理中快速调度计算资源。 相似文献
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