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基于GPU的并行Voronoi图栅格生成算法

屠文森?? 汪佳佳?? 南京理工大学 现代电子技术?? 2015年07月10日 ?? 收藏0

3 实验与总结

在CPU参数为Intel Xeon CPU E5-2609,2.4 GHz,2 处理器8 核心,GPU 参数为TeslaC2075,448CUDA 核心,显存5.25 GB的试验平台下,做了不同方法在不同栅格规模下生成Voronoi图的对比试验,试验中生长目标的个数定义为100个。由于不同的方法都采用了相同的距离定义,因此各种方法的Voronoi图生成结果都是相同的,即他们之间的生成精度是相同的,所以这里重点比较了不同方法的生成耗时。表1列出了不同方法生成Voronoi图的用时,图2为表1的折线图,从图2中可以明显看出,当栅格数量较少时,GPU并行技术的使用并不能提升生成速度,但是当栅格点数量增加时,逐点法和距离变换法用时明显增加,但GPU并行算法用时几乎不变。

图2 Voronoi图生成时间对比图

4 结语

通过实验结果可以看出,采用GPU对Voronoi图的生成进行并行加速,能够很好的提高生成速度。其生成Voronoi图所需时间与只与生长目标的数量有关,而与栅格规模没有关系,当生长目标数量为n 时,其时间复杂度近似于O(n),为线性的生成时间。相对于前面的几种CPU下串行算法,尤其是在栅格规模过大的情况下,能够很好的提高Voronoi图的生成速度。

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Voronoi图? 栅格法? GPU? CUDA?

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