基于GPU并行優(yōu)化的網(wǎng)格參數(shù)化算法
所屬分類:技術(shù)論文
上傳者:aetmagazine
文檔大小:737 K
標(biāo)簽: 并行計(jì)算 交替方法乘子法 網(wǎng)格參數(shù)化
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文檔介紹:網(wǎng)格參數(shù)化是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、數(shù)字幾何處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),在動(dòng)畫、醫(yī)療、工業(yè)設(shè)計(jì)等領(lǐng)域中都發(fā)揮著重要作用。現(xiàn)有參數(shù)化方法主要思路是構(gòu)造一個(gè)高度非線性的全局優(yōu)化問題,因此計(jì)算效率低,難以并行。提出了一種可并行、可擴(kuò)展的參數(shù)化算法。該算法通過引入輔助變量。然后使用交替方向乘子算法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM),迭代優(yōu)化每個(gè)面和每條邊上的子問題得到參數(shù)化映射。為了驗(yàn)證算法模型的高效性,使用GPU加速,相比于現(xiàn)存單線程算法,本文算法因?yàn)楦叨炔⑿谢\(yùn)行時(shí)間縮短了至少百倍以上。
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