【摘 要】
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针对大尺度压缩感知重构算法实时性应用的需要,探讨了基于图形处理器（GPU）的正交匹配追踪算法（OMP）的加速方法及实现。为降低中央处理器与GPU之间传输的高延迟,将整个OMP算法的迭
【机 构】
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中南民族大学电子信息工程学院,中南民族大学计算机科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61471400,61201268);湖北省自然科学基金资助项目(2013CFC118);中央高校基本科研业务费专项(CZW14018)资助
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针对大尺度压缩感知重构算法实时性应用的需要,探讨了基于图形处理器（GPU）的正交匹配追踪算法（OMP）的加速方法及实现。为降低中央处理器与GPU之间传输的高延迟,将整个OMP算法的迭代过程转移到GPU上并行执行。其中,在GPU端根据全局存储器的访问特点,改进CUDA程序使存储访问满足合并访问条件,降低访问延迟。同时,根据流多处理器（SM）的资源条件,增加SM中共享存储器的分配,通过改进线程访问算法来降低bank conflict,提高访存速度。在NVIDIA Tesla K20Xm GPU和Intel（R
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