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JPEG壓縮算法并行化設計

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  隨著圖像數據的大量增加,傳統單處理器或多處理器結構的計算設備已無法滿足實時性數據處理要求。異構并行計算技術因其高效的計算效率和并行的實時性數據處理能力,正得到廣泛關注和應用。利用GPU在圖形圖像處理方面并行性的優勢,提出了基于OpenCL的JPEG壓縮算法并行化設計方法。將JPEG算法功能分解為多個內核程序,內核之間通過事件信息傳遞進行順序控制,并在GPU+CPU的異構平臺上完成了并行算法的仿真驗證。實驗結果表明,與CPU串行處理方式相比,本文提出的并行化算法在保持相同圖像質量情況下有效提高了算法的執行效率,大幅降低了算法的執行時間,并且隨著圖形尺寸的增加,算法效率獲得明顯的提升。

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