面向PMVS算法的自动两级并行翻译方法

刘金硕, 黄朔,邓娟

Computer Engineering（2022）

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武汉大学

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摘要

当使用高分辨率的图像作为图像处理算法的输入时会降低算法运行速度,将算法并行化可提升执行效率,但手动将串行程序转换为并行程序则较为繁琐,并且现有自动并行翻译工具性能不稳定,同时翻译后的程序是单一并行模式.面向基于面片的三维多视角立体视觉(PMVS)算法,提出一种从C到CUDA的自动两级并行翻译方法.使用ANTLR自动解析源C代码,通过分析数据依赖关系和循环数组私有化来识别可并行化的循环结构,将算法翻译成CPU多线程和GPU两级并行结构的代码.在算法执行过程中,将输入图像在CPU和GPU上分别进行处理,降低了算法总执行时间.实验结果表明,该方法的计算加速比随着输入图像分辨率的增加逐渐提高,最高约达到32,相比于PPCG和OpenACC自动并行翻译方法提升明显.

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关键词

two-level parallel translation|image processing algorithm|patch-based multiple view stereo(pmvs)|extended backus-naur form(ebnf)|abstract syntax tree(ast)

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