كودا الحركة من المتوسط فلتر

ما هو CUDA. Enroll اليوم مقدمة إلى البرمجة المتوازية دورة مفتوحة على الانترنت من Udacity. Instructors الدكتور جون أوينز، أوك دافيس والدكتور ديفيد لويبك، NVIDIA. CUDA هو منصة الحوسبة المتوازية ونموذج البرمجة اخترع من قبل نفيديا فإنه يتيح زيادات كبيرة في الحوسبة الأداء من خلال تسخير قوة وحدة معالجة الرسومات GPU. With الملايين من وحدات معالجة الرسومات التي تم تمكين كودا تباع حتى الآن، ومطوري البرمجيات والعلماء والباحثين يجدون استخدامات واسعة النطاق للحوسبة غبو مع كودا وفيما يلي بعض الأمثلة. تحديد لوحة مخفية في الشرايين النوبات القلبية هي السبب الرئيسي للوفاة في جميع أنحاء العالم هارفارد الهندسة وكلية هارفارد الطبية ومستشفى بريغام المرأة قد تعاونت لاستخدام وحدات معالجة الرسومات لمحاكاة تدفق الدم وتحديد لوحة الشرايين الخفية دون تقنيات التصوير الغازية أو الجراحة الاستكشافية. تحليل تدفق الحركة الجوية الوطنية نظام المجال الجوي يدير التنسيق على الصعيد الوطني لتدفق الحركة الجوية تساعد نماذج الحاسوب في تحديد طرق جديدة للتخفيف الازدحام والحفاظ على حركة الطائرات تتحرك بكفاءة باستخدام القوة الحاسوبية من وحدات معالجة الرسومات، حصل فريق في وكالة ناسا على مكاسب كبيرة في الأداء، مما يقلل من وقت التحليل من عشر دقائق إلى ثلاث ثوان. تحقيق الجزيئات A محاكاة الجزيئية تسمى نامد ديناميات الجزيئية النانوية يحصل على دفعة أداء كبيرة مع وحدات معالجة الرسومات سرعة تسريع هو نتيجة للعمارة موازية من وحدات معالجة الرسومات، والتي تمكن مطوري نامد إلى أجزاء حساب الحوسبة كثيفة من التطبيق إلى غبو باستخدام الحوسبة CODA Toolkit. GPU الحوسبة الثورة. لقد واجهت مع ضرورات تحسين الأداء حل مشكلة أكثر سرعة المعالجة المتوازية سيكون أسرع، ولكن منحنى التعلم هو حاد ليس t t. Not بعد الآن مع كودا، يمكنك إرسال C، C ورمز فورتران مباشرة إلى غبو، لا لغة التجميع المطلوبة. المطورين في شركات مثل أدوبي، أنسيس ، أوتوديسك، ماثوركس و ولفرام البحوث تستيقظ أن العملاقة النوم غبو - للقيام بالأغراض العامة والهندسة العلمية والهندسة عبر رن ه من المنصات. باستخدام اللغات عالية المستوى، تطبيقات تسريع غبو تشغيل الجزء المتتابع من عبء العمل على وحدة المعالجة المركزية التي هي الأمثل لأداء ترابط واحد مع تسريع المعالجة المتوازية على غبو وهذا ما يسمى الحوسبة غبو. غبو الحوسبة ممكنة لأن اليوم غبو يفعل أكثر بكثير من تقديم الرسومات وهو يتنفس مع تيرافلوب من أداء نقطة العائمة ومهام تطبيق الجرش مصممة لأي شيء من التمويل إلى الطب. كودا ينتشر على نطاق واسع من خلال الآلاف من التطبيقات والأبحاث المنشورة وأيدتها قاعدة مثبتة من أكثر 375 مليون وحدة معالجة الرسومات تمكين كودا في أجهزة الكمبيوتر المحمولة ومحطات العمل، وحزم الحاسوبية والحواسيب الفائقة. زيارة منطقة كودا للحصول على أمثلة من التطبيقات في الأسواق الرأسية المتنوعة واستيقظ الخاص بك غبو العملاقة. تاريخ غبو الحوسبة. تم تصميم أول وحدات معالجة الرسومات كمسجلات الرسومات، ودعم محددة فقط خطوط الأنابيب وظيفة ثابتة ابتداء من أواخر 1990s، أصبحت الأجهزة للبرمجة بشكل متزايد، وبلغت ذروتها في نفيديا الصورة الأولى غبو في عام 1999 أقل من عام بعد أن صاغ نفيديا مصطلح غبو والفنانين ومطوري اللعبة ويرن تي الوحيدة التي تفعل العمل الرائد مع التكنولوجيا كان الباحثون الاستفادة من أداء نقطة عائمة ممتازة غبو الغرض العام غبو حركة قد فجر. ولكن غبو كان بعيدا عن السهل آنذاك، حتى بالنسبة لأولئك الذين يعرفون لغات البرمجة الرسومات مثل أوبنغل ديفيلوبيرز كان لتعيين الحسابات العلمية على المشاكل التي يمكن أن تمثلها المثلثات والمضلعات غبو كان عمليا خارج حدود لأولئك الذين هادن وحفظت أحدث واجهات برمجة التطبيقات الرسومات حتى مجموعة من الباحثين جامعة ستانفورد تعيين لإعادة تصور غبو كمعالج تدفق. في عام 2003، وفريق من الباحثين بقيادة إيان باك كشف بروك، أول نموذج البرمجة المعتمدة على نطاق واسع لتوسيع C مع البيانات المتوازية كونستروكتس باستخدام مفاهيم مثل تيارات، حبات ومشغلات تخفيض، بروبيل مترجم ونظام وقت التشغيل كشف غبو كعموم p واقترح المعالج في لغة رفيعة المستوى الأهم من ذلك، كانت البرامج بروك ليس فقط أسهل للكتابة من رمز غبو ضبطها يدويا، كانوا سبع مرات أسرع من التعليمات البرمجية الموجودة مماثلة. نفيديا عرفت أن الأجهزة سريع الحارقة كان لا بد أن يقترن مع برامج بديهية و ودعت إيان باك للانضمام إلى الشركة والبدء في تطوير حل بسلاسة تشغيل C على غبو وضع البرنامج والأجهزة معا، كشفت نفيديا كودا في عام 2006، الحل الأول في العالم للحوسبة العامة على GPUs. Tools و Training. Today، والنظام الإيكولوجي كودا ينمو بسرعة كما المزيد والمزيد من الشركات توفر أدوات ذات مستوى عالمي والخدمات والحلول. إذا كنت تريد أن تكتب التعليمات البرمجية الخاصة بك، وأسهل طريقة لتسخير أداء وحدات معالجة الرسومات هو مع مجموعة أدوات كودا التي توفر بيئة التطوير الشامل للمطورين C و C. The كودا أدوات يتضمن مترجم، مكتبات الرياضيات وأدوات لتصحيح الأخطاء وتحسين أداء التطبيقات الخاصة بك سوف تجد أيضا كود، أدلة البرمجة، أدلة المستخدم، مراجع أبي وغيرها من الوثائق لمساعدتك على بدء. يوفر نفيديا كل هذا مجانا، بما في ذلك نفيديا موازية نزيت ل فيسوال ستوديو، بيئة التنمية الأولى في هذه الصناعة للتطبيقات المتوازية على نطاق واسع التي تستخدم على حد سواء غبو و CPUs. Learning لاستخدام كودا مريحة، مع التدريب الشامل على الانترنت المتاحة، فضلا عن الموارد الأخرى، مثل ندوات وكتب أكثر من 400 الجامعات والكليات تعليم البرمجة كودا، بما في ذلك العشرات من مراكز كودا التميز ومراكز كودا البحث والتدريب. للمطورين. سموثينغمون غوسيان سموثينغمون أسماء غوسيان التمهيد. أجوبة الوصف. المشغل تجانس غاوسيان هو 2-D المشغل التوليف الذي يستخدم لطمس الصور وإزالة التفاصيل والضوضاء في هذا المعنى هو مشابه لمرشح المتوسط ​​لكنه يستخدم نواة مختلفة التي تمثل شكل غاوس على شكل جرس سنام هذه النواة لديها بعض الخصائص الخاصة التي هي مفصلة أدناه. كيف أنا t يعمل. التوزيع الغوسي في 1-D له الشكل. وهو الانحراف المعياري للتوزيع افترضنا أيضا أن التوزيع له متوسط ​​صفر أي أنه تتمحور على السطر x 0 ويوضح التوزيع في الشكل 1 . الشكل 1 التوزيع الغوسى 1-D بمتوسط ​​0 و 1. فى 2-D، يكون غوسى متماثل التماثل دائريا الشكل. ويظهر هذا التوزيع فى الشكل 2. الشكل 2 التوزيع الجوسى 2-D بمتوسط ​​0،0 و 1. فكرة التجانس غاوس هي استخدام هذا التوزيع 2-D كدالة انتشار نقطة، وهذا يتحقق من خلال الالتفاف منذ يتم تخزين الصورة كمجموعة من بكسل منفصلة نحن بحاجة إلى إنتاج تقريب منفصلة لوظيفة غاوس قبل أن نتمكن من أداء التلازم من الناحية النظرية، التوزيع الغوسي غير صفري في كل مكان، الأمر الذي يتطلب نواة انحلال كبيرة بلا حدود، ولكن في الممارسة الفعلية هو صفر أكثر من حوالي ثلاثة الانحرافات المعيارية عن المتوسط، وهكذا يمكننا اقتطاع نواة عند هذه النقطة ويبين الشكل 3 نواة مناسبة التصلب قيمة قيمة تقترب من غاوس مع 1 0 ليس من الواضح كيفية اختيار قيم القناع لتقريب غوسي واحد يمكن استخدام قيمة غاوسيان في المركز من بكسل في القناع، ولكن هذا ليس دقيقا لأن قيمة غاوس يختلف غير الخطية عبر بكسل نحن دمج قيمة غاوس على بكسل كامل عن طريق جمع غاوس في 0 001 الزيادات التكاملات ليست الأعداد الصحيحة نحن ريسكاليد الصفيف بحيث الزوايا كان لها قيمة 1 وأخيرا، 273 هو مجموع كل القيم في القناع. القسم 3 تقريب منفصلة إلى وظيفة غاوس مع 1 0. مرة واحدة وقد تم حساب نواة مناسبة، ثم تمهيد غاوس يمكن يمكن أن يؤدى باستخدام أساليب التفاف القياسية يمكن في الواقع أن يتم تنفيذ الإلتواء بسرعة إلى حد ما لأن المعادلة ل 2-D غوسيان متناح هو مبين أعلاه يمكن فصلها إلى x و y مكونات وبالتالي فإن 2-D التحويل يمكن يمكن أن يؤديها أول من يحالف مع غوسية 1-D في الاتجاه x، ثم يحل مع آخر 1-D غوسيان في الاتجاه y غاوس هو في الواقع المشغل متماثل تماما دائري تماما والتي يمكن أن تتحلل في مثل هذه الطريقة الشكل 4 ويبين نواة المكون 1-D س التي من شأنها أن تستخدم لإنتاج نواة كاملة هو مبين في الشكل 3 بعد التحجيم من قبل 273، وتقريب واقتطاع صف واحد من بكسل حول الحدود لأن لديهم في الغالب قيمة 0 وهذا يقلل من مصفوفة 7X7 إلى 5x5 هو مبين أعلاه المكون y هو بالضبط نفس ولكن يتم توجيه عموديا. فيغور 4 واحد من زوج من حبات حل 1-D المستخدمة لحساب النواة الكاملة هو مبين في الشكل 3 أكثر بسرعة. طريقة أخرى لحساب تجانس غاوس مع الانحراف المعياري الكبير هو أن يقنع صورة عدة مرات مع أصغر غاوس في حين أن هذا هو معقدة حسابيا، فإنه يمكن أن يكون تطبيق إذا تمت المعالجة باستخدام خط أنابيب الأجهزة. المرشح غاوس ليس فقط لديها فائدة في التطبيقات الهندسية كما أنها تجذب الانتباه من علماء الأحياء الحسابية لأنه قد نسبت مع قدر من المعقولية البيولوجية، على سبيل المثال بعض الخلايا في المسارات البصرية للدماغ غالبا ما يكون لها استجابة غاوسية تقريبا. الخطوط للاستخدام. تأثير غاوس والتمهيد هو طمس صورة، بطريقة مماثلة لمرشح المتوسط ​​يتم تحديد درجة التمهيد من الانحراف المعياري لل غوسيان أكبر الانحراف المعياري غاوس، وبطبيعة الحال، تتطلب حبات التفاف أكبر من أجل أن تكون ممثلة بدقة. المخرجات غاوس متوسط ​​مرجح لكل حي من وحدات البكسل مع متوسط ​​مرجح أكثر نحو قيمة البكسلات المركزية وهذا على النقيض من المتوسط ​​المرجح للفلتر المتوسط ​​المرجح لهذا السبب، فإن غوسيان يوفر تنعيم لطيف ويحافظ على حواف أفضل من الحجم المماثل يعني مرشح. واحد من مبررات مبدأ لاستخدام غاوس كمرشح تمهيد هو بسبب استجابة التردد معظم مرشحات تجانس القائم على التوليف بمثابة مرشحات تردد لوباس وهذا يعني أن تأثيرها هو إزالة مكونات التردد المكاني عالية من صورة ويمكن رؤية استجابة تردد مرشح التلافيف، أي تأثيره على الترددات المكانية المختلفة، من خلال تحويل فورييه للمرشاح ويبين الشكل 5 استجابات التردد لمرشاح متوسط ​​من 1 إلى D مع عرض 5 وأيضا مرشاح غاوس مع 3.Figure 5 استجابات التردد للمربع أي متوسط ​​عرض المرشاح 5 بكسل والمرشاح الغوسي 3 بكسل يتم وضع علامة على محور التردد المكاني في دورات لكل بكسل، وبالتالي لا قيمة فوق 0 5 له معنى حقيقي. فقط المرشحات تخفيف الترددات العالية أكثر من الترددات المنخفضة، ولكن التصفية المتوسطة المعارض التذبذبات في استجابتها التردد يظهر الغاوس من ناحية أخرى لا التذبذبات في الواقع، شكل منحنى استجابة التردد هو في حد ذاته نصف غوسية لذلك عن طريق اختيار مرشح غاوس الحجم المناسب يمكننا أن نخدع إلى حد ما مع مراعاة ما هو مدى الترددات المكانية التي لا تزال موجودة في الصورة بعد التصفية، وهي ليست حالة المرشح المتوسط ​​وهذا له عواقب على بعض تقنيات الكشف عن الحافة، كما هو مذكور في القسم الخاص بالعبور الصفر. كما تبين أن المرشح الغوسي مشابه جدا لمرشح التمهيد الأمثل للكشف عن الحافة وفقا للمعايير المستخدمة لاشتقاق كاشف الحافة كاني. لتوضيح تأثير التجانس بمرشحات غاوسية أكبر وأكبر تباعا. ويعرض تأثير الترشيح مع غاوس من 1 0 وحجم النواة 5 5.shows تأثير تصفية مع غاوس من 2 0 ونواة حجم 9 9. يظهر تأثير تصفية مع غاوس من 4 0 ونواة حجم 15 15. نحن الآن النظر في استخدام فلتر غاوس للحد من الضوضاء على سبيل المثال، والنظر في الصورة التي تم تلفها من قبل الضوضاء غاوس بمتوسط ​​صفر و 8 تمهيد هذا مع غلة 5 5 غاوس. مقارنة هذه النتيجة مع أن يتحقق من قبل الوسط ومتوسط ​​المرشحات. الضوضاء والفلفل الضوضاء هو أكثر تحديا لفلتر غاوس هنا سوف ناعمة image. which قد تالف من قبل 1 الملح والفلفل الضوضاء أي بت الفردية انقلبت مع احتمال 1 الصورة. تقدم نتيجة التجانس غاوس باستخدام نفس التماثل كما سبق مقارنة هذا مع الأصلي. لاحظ أن الكثير من الضوضاء لا يزال موجودا وأنه على الرغم من أنها انخفضت في حجم إلى حد ما، فقد تم طخت على مساحة مكانية أكبر زيادة الانحراف المعياري لا يزال يقلل من طمس شدة الضوضاء، ولكن أيضا يخفف من تفاصيل عالية التردد مثل حواف بشكل ملحوظ، كما هو مبين في. التفاعلية التفاعلية. يمكنك تجربة تفاعلية مع هذا المشغل من خلال النقر هنا. بدءا من الضوضاء غاوس يعني 0، 13 إيماجيبوت تالف كل من يعني تصفية والتصفية جاوس التجانس على مختلف المقاييس، ومقارنة كل من حيث إزالة الضوضاء مقابل فقدان التفاصيل. في كم عدد الانحرافات المعيارية عن المتوسط ​​تسقط غاوسية إلى 5 من قيمته الذروة على أساس هذا يقترح حجم نواة مربع مناسب لمرشاح غاوس مع s. Estimate استجابة التردد للمرشح غاوس بواسطة تجانس غاوسية صورة، و مع تحويل فورييه قبل وبعد ذلك قارن هذا مع استجابة التردد لمرشح متوسط. كيف الوقت الذي يستغرقه السلس مع مرشح غاوس مقارنة مع الوقت الذي يستغرقه السلس مع مرشح المتوسطة لنواة من نفس الحجم لاحظ أن في كلتا الحالتين يمكن تسريع الإلتواء إلى حد كبير من خلال استغلال بعض السمات من kernel. E نظرية ديفيز آلة نظرية، الخوارزميات والعملية أكاديميك بريس، 1990، ص 42 - 44.R غونزاليز و R وودز معالجة الصور الرقمية أديسون ويسلي شركة النشر ، 1992، ص 191.R هاراليك و L شابيرو الحاسوب وروبوت الرؤية أديسون ويسلي النشر شركة، 1992، المجلد 1، الفصل 7.B القرن روبوت الرؤية ميت الصحافة، 1986، الفصل 8.D فيرنون آلة الخامس إيسيون برنتيس-هول، 1991، ب 59 - 61، 214.Local إنفورماتيون. يمكن العثور على معلومات محددة حول هذا المشغل هنا. توجد المزيد من النصائح العامة حول تركيب هيبر المحلي في المقطع التمهيدي للمعلومات المحلية. عندما يتم حساب متوسط ​​متحرك قيد التشغيل ، مما يجعل متوسط ​​في الفترة الزمنية المتوسطة منطقيا. في المثال السابق قمنا بحساب متوسط ​​الفترات الزمنية 3 الأولى ووضعه بجانب الفترة 3 كنا قد وضعت المتوسط ​​في منتصف الفاصل الزمني من ثلاث فترات، أي ما يقرب من الفترة 2 وهذا يعمل بشكل جيد مع فترات زمنية غريبة، ولكن ليست جيدة حتى لفترات زمنية حتى إذا وضعنا المتوسط ​​المتحرك الأول عندما M 4. من الناحية الفنية، فإن المتوسط ​​المتحرك ينخفض ​​في t 2 5، 3 5.لتجنب هذه المشكلة نحن نلمس ما s باستخدام M 2 وهكذا نحن على نحو سلس قيم ممهدة. إذا كنا متوسط ​​عدد حتى من المصطلحات، ونحن بحاجة إلى تسهيل السلس القيم. الجدول التالي يوضح النتائج باستخدام M 4.