Compute Unified Device Architecture Cuda
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1. Paralelização em CUDA/GLSL do algoritmo SIFT para reconhecimento de íris / A CUDA/GLSL parallelization of SIFT algorithm for iris recognition
Neste trabalho é estudada a viabilidade de uma implementação em paralelo do algoritmo scale invariant feature transform (SIFT) para identificação de íris. Para a implementação do código foi utilizada a arquitetura para computação paralela compute unified device architecture (CUDA) e a linguagem OpenGL shading language (GLSL). O algoritmo foi testa
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 28/02/2012
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2. Implementation and analysis of algorithms for motion estimation onto parallels processors type GPU / Implementação e análise de algoritmos para estimação de movimento em processadores paralelos tipo GPU (Graphics Processing Units)
A demanda por aplicações que processam vídeos digitais têm obtido atenção na indústria e na academia. Considerando a manipulação de um elevado volume de dados em vídeos de alta resolução, a compressão de vídeo é uma ferramenta fundamental para reduzir a quantidade de informações de modo a manter a qualidade viabilizando a respectiva transmis
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 2012
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3. Resolução numérica de escoamentos compressíveis empregando um método de partículas livre de malhas e o processamento em paralelo (CUDA) / Numerical resolution of compressible flows employing a mesfree particle method and CUDA
Os métodos numéricos convencionais, baseados em malhas, têm sido amplamente aplicados na resolução de problemas da Dinâmica dos Fluidos Computacional. Entretanto, em problemas de escoamento de fluidos que envolvem superfícies livres, grandes explosões, grandes deformações, descontinuidades, ondas de choque etc., estes métodos podem apresentar algu
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 25/08/2011
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4. Análise de desempenho da arquitetura CUDA utilizando os NAS parallel benchmarks
Processadores gráficos vêm sendo utilizados como aceleradores paralelos para computações de propósito geral (GPGPU), não detidos mais apenas em aplicações gráficas. Isto acontece devido ao custo reduzido e grande potencial de desempenho paralelo dos processadores gráficos, alcançando Teraflops. CUDA (Compute Unified Device Architecture) é um exem
Publicado em: 2010
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5. Resolução de um problema térmico inverso utilizando processamento paralelo em arquiteturas de memória compartilhada / Resolution of an inverse thermal problem using parallel processing on shared memory architectures
A programação paralela tem sido freqüentemente adotada para o desenvolvimento de aplicações que demandam alto desempenho computacional. Com o advento das arquiteturas multi-cores e a existência de diversos níveis de paralelismo é importante definir estratégias de programação paralela que tirem proveito desse poder de processamento nessas arquitetu
Publicado em: 2010
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6. An efficient GPU-based implementation of recursive linear filters and its application to realistic real-time re-synthesis for interactive virtual worlds / Uma implementação eficiente de filtros lineares recursivos e sua aplicação a re-síntese realistica em tempo real para mundos virtuais interativos
Muitos pesquisadores têm se interessado em explorar o vasto poder computacional das recentes unidades de processamento gráfico (GPUs) em aplicações fora do domínio gráfico. Essa tendência ao desenvolvimento de propósitos gerais com a GPU (GPGPU) foi intensificada com a produção de APIs não-gráficas, tais como a Compute Unified Device Architecture
Publicado em: 2010