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针对图像GIST全局特征提取算法的计算任务,实现了CPU+GPU异构协同计算与优化:使用CPU完成图像量化、线性延拓等小计算量、不规则的数据运算,使用GPU完成滤波、Gabor特征提取、降维等计算密集、高度并行的数据运算。面向图像序列的计算扩展,在CPU端引入线程池技术,通过每个线程都绑定一个CUDA流处理一幅图像的方法,实现了多幅图像并发流处理和流内数据传输延时的隐藏;利用线程池技术提供线程预创建、资源预分配及根据资源消耗情况的线程数量动态增减等方法,提高了CPU对GPU计算资源的调度使用效率。实