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基于CUDA技术的视频显示系统的设计与开发

本文摘要:近年来随着大屏幕显示技术在各领域应用于的逐步了解,市场早已不符合单一的影片展出,更好的改向了对互动性更加强劲的计算机桌面环境的融合表明上来。而目前市场上主流的桌面融合系统,多使用分屏器等硬件辅助设备,成本高,性能劣。

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近年来随着大屏幕显示技术在各领域应用于的逐步了解,市场早已不符合单一的影片展出,更好的改向了对互动性更加强劲的计算机桌面环境的融合表明上来。而目前市场上主流的桌面融合系统,多使用分屏器等硬件辅助设备,成本高,性能劣。  统一计算出来架构(ComputeUnifiedDeviceArchitect-ure,CUDA)是英伟达(NVIDIA)公司近年来发售的标准化并行计算架构,它以高性能显示卡GPU为硬件相结合,使用CPU+GPU的混合计算出来很大的提升了大规模的图形数据实时处理效率。

本文设计的视频表明系统,使用CUDA开发方式构建了计算机桌面图片的拆分计算出来、贝塞尔曲线拟合、以及融合图像计算出来等三方面处置。实时性低,画面数据计算出来理论上准确值14像素,精度好。  1系统框架设计  图像处理的本质是大规模矩阵运算,尤其合适并行处理。

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但CPU标准化计算出来很难利用该特性。与此相反,GPU在分段数据运算上具备强劲的计算能力,尤其合适不作运算符完全相同而运算数据有所不同的运算,当继续执行具备低运算密度的多数据元素时,内存采访的延后可以被忽视。

CUDA编程模型将CPU作为主机(Host),GPU作为协处理器(Coprocessor)或设备(Device),一个系统中可以不存在多个设备。在这个模型中,CPU与GPU联合工作,CPU负责管理逻辑性强劲的事务处理和串行计算出来,GPU则专心于继续执行高度线程简化的并行处理任务。  本系统以NVIDIAGeForceGTX470搭起的计算出来平台为运营环境,利用显示卡的多头输出特性,相连多台投影仪构成拼凑屏幕阵列,不必须额外减少其他硬件设备。由于桌面融合表明系统要处置的图像数据大、实时性低的特点,所以本系统的软件设计上则普遍用于了多CPU分段编程技术和CUDA并行计算技术,针对每一个投影设备的图像处理和表明,系统不会分配一个专门的线程来处置。

该线程不会对应相同的CPU和相同的GPU计算出来核心,确保多投影设备几乎并行处理,从而防止了其他系统由于表明设备激增,处置数据变小而导致的性能上升。CUDA架构如图1右图。


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