Cuda Moving Average Filter

Apa itu CUDA. Enroll hari ini Intro to Parallel Programming Kursus online terbuka dari Udacity. Instructors Dr John Owens, UC Davis dan Dr David Luebke, NVIDIA. CUDA adalah platform komputasi paralel dan model pemrograman yang ditemukan oleh NVIDIA Ini memungkinkan peningkatan dramatis dalam komputasi. Kinerja dengan memanfaatkan kekuatan unit pengolahan grafis GPU. Dengan jutaan GPU yang didukung CUDA terjual sampai saat ini, pengembang perangkat lunak, ilmuwan dan peneliti menemukan penggunaan luas untuk komputasi GPU dengan CUDA Berikut adalah beberapa contohnya. Mengidentifikasi plakat tersembunyi di Arteri Serangan jantung adalah penyebab utama kematian di seluruh dunia Harvard Engineering, Harvard Medical School dan Rumah Sakit Brigham Women telah bekerja sama untuk menggunakan GPU untuk mensimulasikan aliran darah dan mengidentifikasi plak arteri tersembunyi tanpa teknik pencitraan invasif atau operasi eksploratif. Mengenal arus lalu lintas udara National Sistem Ruang Angkasa mengelola koordinasi arus lalu lintas udara secara nasional Model komputer membantu mengidentifikasi cara baru untuk meringankan Kemacetan dan menjaga lalu lintas pesawat terbang bergerak secara efisien Dengan menggunakan kekuatan komputasi GPU, sebuah tim di NASA memperoleh keuntungan kinerja yang besar, mengurangi waktu analisis dari sepuluh menit sampai tiga detik. Mengukur molekul Simulasi molekuler yang disebut dinamika molekuler nano NAMD mendapat dorongan kinerja yang besar dengan GPU Kecepatan adalah hasil dari arsitektur paralel GPU, yang memungkinkan pengembang NAMD untuk memasukkan bagian aplikasi yang sesuai dengan perhitungan ke GPU menggunakan CUDA Toolkit. GPU Computing The Revolution. Anda kembali menghadapi keharusan Meningkatkan kinerja Memecahkan Masalahnya lebih cepat Pengolahan paralel akan lebih cepat, tapi kurva belajarnya curam bukan. Tidak ada lagi dengan CUDA, Anda bisa mengirim kode C, C dan Fortran langsung ke GPU, tanpa bahasa assembly yang dibutuhkan. Pengembang di perusahaan seperti Adobe, ANSYS , Autodesk, MathWorks dan Wolfram Research membangunkan raksasa tidur itu GPU - untuk melakukan komputasi ilmiah dan teknik umum dan tujuan umum. E dari platform. Menggunakan bahasa tingkat tinggi, aplikasi yang dipercepat GPU menjalankan bagian sekuensial dari beban kerja mereka di CPU yang dioptimalkan untuk kinerja single-threaded sambil mempercepat pemrosesan paralel pada GPU Ini disebut komputasi GPU. Komputasi GPU dimungkinkan karena GPU hari ini tidak lebih dari sekadar membuat grafis. Ini mendesis dengan teraflop kinerja floating point dan sit-up tugas aplikasi yang dirancang untuk segala hal mulai dari keuangan hingga obat-obatan. Konsorsium ini banyak digunakan melalui ribuan aplikasi dan makalah penelitian yang diterbitkan dan didukung oleh basis terinstal yang lebih dari 375 juta GPU yang mendukung CUDA di notebook, workstation, kelompok komputasi dan superkomputer. Kunjungi Zona CUDA untuk contoh aplikasi di pasar vertikal yang beragam dan bangunkan raksasa GPU Anda. Sejarah GPU Computing. GPU pertama dirancang sebagai akselerator grafis, hanya mendukung yang spesifik. Jaringan pipa fungsi tetap Mulai akhir 1990an, perangkat keras menjadi semakin terprogram, Yang berpuncak pada GPU NVIDIA yang pertama di tahun 1999 Kurang dari setahun setelah NVIDIA menciptakan istilah GPU, para seniman dan pengembang game bukan satu-satunya yang melakukan terobosan dengan para peneliti. Periset mengetuk kinerja floating point yang sangat bagus Gerakan GPU General Purpose GPU Telah tiba. Tapi GPGPU jauh dari mudah saat itu, bahkan bagi mereka yang mengenal bahasa pemrograman grafis seperti Pengembang OpenGL harus memetakan perhitungan ilmiah ke masalah yang dapat diwakili oleh segitiga dan poligon GPGPU praktis terlarang bagi mereka yang tidak memiliki Hafalkan API grafis terbaru sampai sekelompok periset Stanford University bertekad untuk mempertimbangkan kembali GPU sebagai prosesor streaming. Pada tahun 2003, sebuah tim peneliti yang dipimpin oleh Ian Buck meluncurkan Brook, model pemrograman pertama yang diadopsi secara luas untuk memperluas C dengan data paralel. Konstruksi Menggunakan konsep seperti sungai, kernel dan operator reduksi, compiler Brook dan sistem runtime terkena GPU sebagai general-p Usahakan prosesor dalam bahasa tingkat tinggi Yang paling penting, program Brook tidak hanya lebih mudah untuk ditulis daripada kode GPU genggam, warnanya tujuh kali lebih cepat dari kode yang sama. NVIDIA tahu bahwa perangkat keras yang cepat harus digabungkan dengan perangkat lunak intuitif dan Alat peranti keras, dan mengundang Ian Buck untuk bergabung dengan perusahaan dan mulai mengembangkan solusi untuk menjalankan C secara mulus di GPU Menempatkan perangkat lunak dan perangkat keras bersama-sama, NVIDIA meluncurkan CUDA pada tahun 2006, solusi pertama di dunia untuk komputasi umum di GPUs. Tools dan Pelatihan. Hari ini, ekosistem CUDA berkembang pesat seiring semakin banyak perusahaan menyediakan alat, layanan dan solusi kelas dunia. Jika Anda ingin menulis kode Anda sendiri, cara termudah untuk memanfaatkan kinerja GPU adalah dengan CUDA Toolkit yang menyediakan Lingkungan pengembangan yang komprehensif untuk pengembang C dan C. CUDA Toolkit mencakup kompiler, perpustakaan matematika dan alat untuk debugging dan mengoptimalkan kinerja aplikasi Anda. Anda juga akan menemukan Contoh kode, panduan pemrograman, manual pengguna, referensi API dan dokumentasi lainnya untuk membantu Anda memulai. NVIDIA menyediakan semua ini secara gratis, termasuk NVIDIA Parallel Nsight untuk Visual Studio, lingkungan pengembangan pertama industri untuk aplikasi paralel besar yang menggunakan keduanya. GPU dan CPU. Belajar menggunakan CUDA mudah dilakukan, dengan pelatihan online komprehensif tersedia serta sumber daya lainnya, seperti webinar dan buku. Lebih dari 400 universitas dan akademi mengajarkan pemrograman CUDA, termasuk puluhan Pusat Penelitian dan Pelatihan CUDA Center of Excellence dan CUDA. Untuk Developer. Gaussian Smoothingmon Names Gaussian smoothing. Brief Description. The operator pemulusan Gaussian adalah operator konvolusi 2-D yang digunakan untuk mengaburkan gambar dan menghilangkan detail dan noise. Dalam pengertian ini, ini serupa dengan filter rata-rata namun menggunakan kernel yang berbeda. Yang mewakili bentuk gumpalan berbentuk lonceng Gaussian Kernel ini memiliki beberapa sifat khusus yang rinci di bawah ini. Bagaimana saya? T Kerja. Distribusi Gaussian dalam 1-D memiliki wujudnya. Dimana standar deviasi distribusi Kita juga mengasumsikan bahwa distribusinya memiliki mean nol yaitu berpusat pada garis x 0 Distribusi diilustrasikan pada Gambar 1.Gambar 1 Distribusi Gaussian 1-D dengan mean 0 dan 1.Dalam 2-D, sebuah isotropik yaitu simula sirkular simetris memiliki bentuk. Distribusi ini ditunjukkan pada Gambar 2.Gambar 2 2-D distribusi Gauss dengan mean 0,0 dan Gagasan tentang perataan Gaussian adalah dengan menggunakan distribusi 2-D ini sebagai fungsi titik-titik, dan ini dicapai dengan konvolusi Karena gambar disimpan sebagai kumpulan piksel diskrit, kita perlu menghasilkan pendekatan diskrit pada fungsi Gaussian. Sebelum kita dapat melakukan konvolusi Secara teori, distribusi Gaussian tidak nol di mana-mana, yang membutuhkan kernel konvolusi yang jauh lebih besar, namun dalam praktiknya, hal itu efektif nol lebih dari tiga standar deviasi dari mean, dan oleh karena itu kita dapat memotong Kernel pada titik ini Gambar 3 menunjukkan integrator yang sesuai dengan nilai integrator yang mendekati Gaussian dengan 1 0 Tidak jelas bagaimana cara memilih nilai topeng untuk mendekati Gaussian One yang bisa menggunakan nilai Gaussian di pusat Dari sebuah pixel di topeng, tapi ini tidak akurat karena nilai Gaussian bervariasi secara non-linear melintasi pixel Kami mengintegrasikan nilai Gaussian ke keseluruhan piksel dengan menjumlahkan Gaussian pada 0 001 bertahap Integral bukan bilangan bulat kita Rescaled array sehingga sudut memiliki nilai 1 Akhirnya, 273 adalah jumlah semua nilai pada topeng. Gambar 3 Pendekatan diskrit terhadap fungsi Gaussian dengan 1 0.Setelah kernel yang sesuai telah dihitung, maka pemulusan Gaussian dapat dilakukan. Dilakukan dengan menggunakan metode konvolusi standar Konvolusi sebenarnya dapat dilakukan dengan cukup cepat karena persamaan untuk Gaussian isotropik 2-D yang ditunjukkan di atas dapat dipisahkan menjadi komponen x dan y Jadi konvolusi 2-D dapat Dilakukan dengan pertama kali melakukan konveksi dengan Gaussian 1-D pada arah x, dan kemudian bersentuhan dengan Gaussian 1-D yang lain pada arah y Gaussian sebenarnya satu-satunya operator simetris yang benar-benar sirkuler yang dapat didekomposisi sedemikian rupa. Menunjukkan kernel komponen 1-D x yang akan digunakan untuk menghasilkan kernel lengkap yang ditunjukkan pada Gambar 3 setelah penskalaan dengan 273, pembulatan dan pemangkasan satu baris piksel di sekitar batas karena mereka kebanyakan memiliki nilai 0 Ini mengurangi matriks 7x7 ke 5x5 yang ditunjukkan di atas Komponen y persis sama namun berorientasi vertikal. Gambar 4 Salah satu dari sepasang kernel konvolusi 1-D yang digunakan untuk menghitung kernel penuh yang ditunjukkan pada Gambar 3 lebih cepat. Cara selanjutnya untuk menghitung perataan Gaussian dengan sebuah Deviasi standar yang besar adalah untuk membenturkan gambar beberapa kali dengan Gaussian yang lebih kecil. Walaupun komputasional ini rumit, ini bisa diterapkan jika pemrosesan dilakukan dengan menggunakan pipa perangkat keras. Filter Gaussian tidak hanya Memiliki kegunaan dalam aplikasi teknik Hal ini juga menarik perhatian dari ahli biologi komputasi karena telah dikaitkan dengan sejumlah keabsahan biologis, misalnya beberapa sel di jalur visual otak sering kali memiliki respons Gaussian yang kurang. Selagi untuk Penggunaan. Efek Gaussian Smoothing adalah untuk mengaburkan gambar, dengan cara yang sama dengan filter rata-rata Tingkat perataan ditentukan oleh standar deviasi dari Gaussian Larger standard deviation Gaussians, tentu saja memerlukan kernel konvolusi yang lebih besar agar dapat diwakili secara akurat. Hasil Gaussian Rata tertimbang setiap lingkungan piksel, dengan bobot rata-rata lebih mengarah ke nilai piksel pusat Ini berbeda dengan rata-rata filter rata-rata tertimbang secara seragam. Karena ini, Gaussian memberikan perataan lembut dan mempertahankan tepi lebih baik dari ukuran yang sama. Berarti filter. Salah satu pembenaran prinsip untuk menggunakan Gaussian sebagai filter smoothing adalah Karena respons frekuensinya Kebanyakan filter penghalus berbasis konvolusi bertindak sebagai filter frekuensi lowpass Ini berarti bahwa pengaruhnya adalah untuk menghilangkan komponen frekuensi spasial yang tinggi dari gambar Respon frekuensi filter konvolusi, yaitu pengaruhnya terhadap frekuensi spasial yang berbeda, dapat dilihat. Dengan mengambil transformasi Fourier filter Gambar 5 menunjukkan respons frekuensi filter rata-rata 1-D dengan lebar 5 dan juga filter Gaussian dengan 3.Gambar 5 Tanggapan frekuensi Kotak yaitu lebar saring rata-rata 5 piksel dan filter Gaussian 3 piksel Sumbu frekuensi spasial ditandai dalam siklus per piksel, dan karenanya tidak ada nilai di atas 0 5 yang memiliki arti sebenarnya. Kedua filter tersebut menipiskan frekuensi tinggi lebih banyak daripada frekuensi rendah, namun filter rata-rata menunjukkan osilasi pada respons frekuensinya. Gaussian di sisi lain menunjukkan Tidak ada osilasi Sebenarnya, bentuk kurva respons frekuensi itu sendiri setengah Gaussian Jadi dengan memilih filter Gaussian berukuran tepat kita bisa cukup con Fident tentang apa rentang frekuensi spasial masih ada dalam gambar setelah penyaringan, yang bukan kasus filter rata-rata Ini memiliki konsekuensi untuk beberapa teknik deteksi tepi, seperti yang disebutkan di bagian pada penyeberangan nol Filter Gaussian juga ternyata Sangat mirip dengan filter pemulusan optimal untuk deteksi tepi berdasarkan kriteria yang digunakan untuk memperoleh detektor tepi Canny. untuk menggambarkan efek perataan dengan filter Gaussian yang lebih besar dan lebih besar. Simak efek penyaringan dengan Gaussian 1 0 dan ukuran kernel 5 5.shows efek penyaringan dengan Gaussian dari 2 0 dan ukuran kernel 9 9.shows efek penyaringan dengan Gaussian dari 4 0 dan ukuran kernel 15 15.We sekarang mempertimbangkan untuk menggunakan filter Gaussian untuk pengurangan kebisingan Misalnya, pertimbangkan Image. which yang telah rusak oleh noise Gaussian dengan mean nol dan 8 Smoothing ini dengan hasil 5 Gaussian 5. Bandingkan hasil ini dengan yang dicapai dengan mean dan median filters. Salt dan pepper noise lebih menantang untuk filter Gaussian Disini kita akan menghaluskan image. which yang telah rusak oleh 1 suara garam dan merica yaitu bit individu telah dibalik dengan probabilitas 1 Gambar tersebut menunjukkan hasil perataan Gaussian dengan menggunakan konvolusi yang sama seperti di atas Bandingkan dengan aslinya. Tidak banyak suara yang masih ada dan meskipun sedikit menurun, telah diolesi di atas wilayah spasial yang lebih besar. Meningkatkan deviasi standar terus mengurangi kejenuhan intensitas suara, namun juga mengurangi detail frekuensi tinggi, misalnya tepinya secara signifikan, seperti yang ditunjukkan pada Percobaan Inaktif. Anda dapat melakukan eksperimen interaktif dengan operator ini dengan mengklik di sini. Mulai dari kebisingan Gaussian berarti 0, 13 coreng imagepute baik filter rata-rata dan filter Gaussian smoothing pada berbagai sisik, dan bandingkan masing-masing dalam hal noise removal vs loss of detail. Berapa banyak penyimpangan standar dari mean yang dilakukan oleh sebuah Gaussian sampai 5 dari nilai puncaknya. Atas dasar ini, disarankan sebuah ukuran kernel persegi yang sesuai untuk saringan Gaussian dengan s. Harus respon frekuensi untuk filter Gaussian oleh Gaussian yang merapikan gambar, dan Mengambil transformasi Fourier baik sebelum dan sesudahnya Bandingkan ini dengan respons frekuensi filter rata-rata. Bagaimana waktu yang dibutuhkan untuk meluruskan dengan filter Gaussian dibandingkan dengan waktu yang dibutuhkan untuk meluncur dengan filter rata-rata untuk kernel dengan ukuran yang sama Perhatikan bahwa Dalam kedua kasus, konvolusi dapat dipercepat dengan mengeksploitasi beberapa fitur kernel tertentu. Teori Penggunaan, Algoritma dan Praktikum oleh Davies Machine, 1990, hlm 42 - 44.R Gonzalez dan R Woods Digital Image Processing Addison-Wesley Publishing Company , 1992, p 191.R Haralick dan L Shapiro Visi Komputer dan Robot Addison-Wesley Publishing Company, 1992, Vol 1, Chap 7.B Horn Robot Vision MIT Press, 1986, Chap 8.D Vernon Machine V Ision Prentice-Hall, 1991, hlm. 59 - 61, 214. Informasi Umum. Informasi spesifik tentang operator ini dapat ditemukan di sini. Saran umum umum tentang instalasi HIPR lokal tersedia di bagian pengantar Informasi Lokal. Ketika menghitung rata-rata bergerak yang sedang berjalan , Menempatkan rata-rata pada periode paruh waktu masuk akal. Pada contoh sebelumnya, kita menghitung rata-rata dari 3 periode pertama dan menempatkannya di samping periode 3 Kita bisa menempatkan rata-rata di tengah selang waktu tiga periode, Yaitu, di samping periode 2 Ini berjalan baik dengan periode waktu yang aneh, tapi tidak begitu baik untuk periode waktu yang lama Jadi, di mana kita menempatkan rata-rata pergerakan pertama ketika M 4. Secara teknis, Moving Average akan jatuh pada t 2 5, 3 5 Untuk menghindari masalah ini, kita kelancaran MA dengan menggunakan M 2 Jadi, kita menghaluskan nilai yang merapikan. Jika kita menghitung jumlah istilah genap, kita perlu menghaluskan nilai yang merapikan. Tabel berikut menunjukkan hasil menggunakan M 4.