多图像同态滤波的CPU和GPU并行计算.pdf下载

weixin_39821746 2021-09-25 11:43:27

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多图像同态滤波的CPU和GPU并行计算.pdf

同态滤波的一种GPU提速实现方法.pdf

CPU作为计算机的核心处理器，其本质是由数十亿晶体管构成的微架构，遵循冯·诺依曼体系完成取指、译码、执行、写回的循环流程。核心性能指标包括IPC、时钟频率和多级缓存设计。CPU广泛应用于通用计算、实时处理、并行计算等多个领域，通过AVX-512等指令集实现科学计算加速，并与操作系统深度协作完成中断处理、特权级切换等关键任务。现代CPU通过与内存、存储等硬件的协同提升性能，同时采用多级权限机制保障系统安全。不同应用场景对CPU指令集有差异化需求，如科学计算依赖AVX-512，媒体处理需要AMX扩展。未来CPU

基础知识：学习深度学习基础知识，包括神经网络结构、损失函数、优化算法等。可以通过在线课程、教科书和教程来学习。编程技能：熟悉深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）和编程语言（如Python）。掌握数据处理、模型构建和训练的编程技能是关键。数据准备：收集、清理和准备数据集，确保数据的质量和适用性。大模型通常需要更多的数据来进行训练。硬件资源：获取足够的计算资源，包括GPU或TPU。大模型需要更多的计算能力，因此云计算平台或GPU服务器可能是必要的。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资

随着高清采集、高清传输、高清解码和显示设备的不断升级，极大地满足了人们对高清画质的需求。高清设备带来的高分辨率提升了视频清晰度，但仍不能保证在所有情况下都能看的清楚，看的明白，比如雨天、雾霾等恶劣天气或者夜间低照度环境下，虽百万像素也只能望图兴叹，无可奈何了；又如为了节省带宽而采用高压缩比编码带来的分块效应，造成图像质量下降。

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