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提出了一种基于CUDA的并行体绘制技术,将CPU与GPU进行协同工作,将光线投射这一高度并行的过程交由GPU来处理,同时设计了相应的体绘制数据访存优化策略来提高穿并行加速比。实验证明本方法可以将串行绘制速度提升三十倍。通过中国大陆南北带地区的剪切波数据三维可视化实验结果,可以直观看出低温物体的下沉俯冲带的分布。从三维图像可以看出,由于俯冲带的拖曳作用,使得软流圈的物质存在着向上流动的趋势,该高温物质在上升的过程中,使研究区两侧受到热物质的侵蚀而产生拉张作用,在一定程度上导致了该两侧的构造较为活跃,形成了类似断层、裂谷等拉张构造。相对于传统的显示方法,剪切波速度三维可视化更加高效、直观地展示了太平洋俯冲板块对南北带地区和华北克拉通动力学构造的影响,在地球物理学研究中得到良好的应用。 相似文献
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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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