NVIDIA Tegra K1異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)訪存優(yōu)化研究

　　在異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)的移植和優(yōu)化過(guò)程中，數(shù)字圖像處理算法的訪存性能已成為制約系統(tǒng)性能的主要因素。為此，結(jié)合NVIDIA Tegra K1硬件架構(gòu)特征和具體算法特性，從合并與向量化訪存優(yōu)化、全局訪存bank和channel沖突消除等方面，對(duì)矩陣轉(zhuǎn)置算法和拉普拉斯濾波算法在NVIDIA Tegra K1異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)上的實(shí)現(xiàn)和訪存性能優(yōu)化進(jìn)行研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用優(yōu)化方法后的矩陣轉(zhuǎn)置算法和拉普拉斯濾波算法在NVIDIA Tegra K1異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)上取得了較大的訪存性能提升，并且具有較好的實(shí)時(shí)性。