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由于绝大部分的图像处理算法是在像素级进行的，且GPU的SIMD并行流式处理在进行像素级的图像处理时具有明显的优势，而特征级和目标级处理无论是从数据的表达还是从算法自身的实现来说，都很难实现GPU并行化。因此，本文重点研究各种像素级图像处理操作的GPU并行化实现方法。数字图像GPU并行化处理的基本流程与关键技术现代GPU提供了顶点处理器和片段处理器两个可编程并行处理部件。在利用GPU执行图像处理等通用计算任务时，要做的主要工作是把待求解的任务映射到GPU支持的图形绘制流水线上。通常的方法是把计算任务的输入数据用顶点的位置、颜色、法向量等属性或者纹理等图形绘制要素来表达，而相应的处理算法则被分解为一系列的执行步骤，并改写为GPU的顶点处理程序或片段处理程序，然后，调用3DAPI执行图形绘制操作，调用片段程序进行处理；保存在帧缓存中的绘制结果就是算法的输出数据。处理数据大部分是几何的、规则的和局部的。黑龙江购买服务器主机怎么设置

由于其数据之间相关性强，且算法涉及到较多的知识和人工干预，并行处理的难度也比较大。由此可见，整个图像处理的结构可以利用一个金字塔模型来表示。在底层，虽然处理的数据量巨大，但由于局部数据之间的相关性小，且较少的涉及知识推理和人工干预，因此大多数算法的并行化程度比较高。当沿着这个金字塔结构向高层移动时，随着抽象程度的提高，大量原始数据减少，所需的知识和算法的复杂性逐层提高，并行化处理的难度也逐渐加大。天津优势服务器主机收费绝大部分的图像处理算法是在像素级进行的。

而企业级的服务器主机往往处于百台客户机以上的网络环境，为了承担对大量服务请求的响应，这种服务器主机往往采用4颗处理器、有大量的硬盘和内存，并且能够进一步扩展以满足更高的需求，同时由于要应付大量的访问，所以，这种服务器主机的网络速度和磁盘速度也应该很高。为达到这个要求，往往要采用多个网卡和多个硬盘并行处理。所有上述描述是很不精确的，存在很多特殊情况的，比如一个网络的客户机可能很多，但对服务器主机的访问可能很少，就没有必要要一台功能的企业级服务器主机，由于这些因素的存在，使得这种服务器主机的分类方法更倾向于定性，而不是定量，也就是说从小组级到部门级到企业级，服务器主机的性能是在逐渐加强的，其他各种特性也是在逐渐加强的。

服务器主机的易管理性还体现在服务器主机有没有智能管理系统，有没有自动报警功能，是不是有与系统的管理系统，有没有液晶监视器等方面。只有这样，管理员才能轻松管理，高效工作。服务器主机必须具有一定的“可扩展性”，这是因为企业网络不可能长久不变，特别是在当今信息时代。如果服务器主机没有一定的可扩展性，当用户一增多就不能胜任的话，一台价值几万，甚至几十万的服务器主机在短时间内就要遭到淘汰，这是任何企业都无法承受的。为了保持可扩展性，通常需要在服务器主机上具备一定的可扩展空间和冗余件（如磁盘阵列架位、PCI和内存条插槽位等）。利用GPU实现并行化处理的难度比较大。

一般来说专门的服务器主机都要7X24小时不间断地工作，特别像一些大型的网络服务器主机，如大公司所用服务器主机、网站服务器主机，以及提供公众服务iqdeWEB服务器主机等更是如此。对于这些服务器主机来说，也许真正工作开机的次数只有一次，那就是它刚买回安装配置好后投入正式使用的那一次，此后，它不间断地工作，一直到彻底报废。如果动不动就出毛病，则网络不可能保持长久正常运作。为了确保服务器主机具有高得“可用性”，除了要求各配件质量过关外，还可采取必要的技术和配置措施，如硬件冗余、在线诊断等。 易管理性通常需要在服务器主机上具备一定的可扩展空间和冗余件。上海定制服务器主机设备

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GPU比较适合处理具有下面特性的应用程序：1、大数据量；2、高并行性；3、低数据耦合；4、高计算密度；5、与CPU交互比较少。数字图像处理的并行化分析数字图像处理算法多种多样，但从数据处理的层面来考虑，可以分为：像素级处理、特征级处理和目标级处理三个层次。像素级图像处理像素级处理，即由一幅像素图像产生另一幅像素图像，处理数据大部分是几何的、规则的和局部的。根据处理过程中的数据相关性。特征级图像处理特征级处理是在像素图像产生的一系列特征上进行的操作。常用的特征包括：形状特征、纹理特征、梯度特征和三维特征等，一般采用统一的测度，如：均值、方差等，来进行描述和处理，具有在特征域内进行并行处理的可能性。但是，由于其特征具有象征意义和非局部特性，在局部区域并行的基础上，需要对总体进行处理。利用GPU实现并行化处理的难度比较大。黑龙江购买服务器主机怎么设置

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