基于GPU的遥感图像融合并行算法研究
基于通用GPU并行计算技术，结合遥感图像数据融合处理特点，利用NVIDIA公司的CUDA编程框架，在其 GPU平台上对BROVEY变换和YIQ变换融合算法进行了并行研究与实现。实验结果表明，随着遥感图像融合算法的计算复杂度、融合处理的问题规模逐渐增加，GPU并行处理的加速性能优势也逐渐增大，GPU通...
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CUDA技术是NVIDIA推出的并行计算平台与编程模型，专为加速GPU上的计算而设计。它广泛应用于深度学习、高性能计算、图像处理等领域，极大地提升了数据处理速度和效率。通过掌握CUDA编程，工程师们能够开发出更高效的应用程序，解决复杂问题。本页面汇集了50个精选的CUDA资源，包括教程、示例代码和技术文档，助您快速入门并精通CUDA技术，提升您的专业技能。
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查看全部50个资源 »基于最新一代通用GPU－－Geforce8800
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基于最新一代通用GPU－－Geforce8800，在CUDA平台上开发流体模拟程序，是基于GPU的通用计算应用在图形学领域的一个范例。由于该环境在国内不常见，并且支持模拟环境，保留了可执行文件作为参考。...
基于最新一代通用GPU－－Geforce8800
基于最新一代通用GPU－－Geforce8800，在CUDA平台上开发的矩阵乘法的例子，比CPU版本性能有非常大的提高。保留了可执行程序...
基于GPU的通用计算
基于GPU的通用计算，利用显存的cache是提高算法效率的重要方面，该例子是在CUDA环境下如何读取纹理的程序。...
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