歡迎來到演算法、軟體和硬體三位一體的未來世界論文書籍站
parallelly平行地的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理
國立交通大學 資訊科學與工程研究所 許騰尹所指導 張家瑋的 軟體基地台實體上行共享通道於繪圖處理器平行化實作 （2020），提出parallelly平行地關鍵因素是什麼，來自於軟體基地台、繪圖處理器、實體上行共享通道。
而第二篇論文國立陽明交通大學 生物醫學資訊研究所 洪哲倫所指導 林宜嫺的 核磁共振影像特徵擷取之鄰域灰度差矩陣加速演算法 （2020），提出因為有 平行運算、圖形顯示卡、鄰域灰度差矩陣、特徵擷取、乳房核磁共振影像的重點而找出了 parallelly平行地的解答。
軟體基地台實體上行共享通道於繪圖處理器平行化實作
為了解決parallelly平行地 的問題，作者張家瑋 這樣論述：
在硬體計算能力大幅提升的趨勢下，軟體基地台的優點與可行性逐漸顯現出來，面對龐大的計算量在CPU的負載上往往是呈現緊繃的狀態，我們勢必要最佳化軟體基地台。除了現有的CPU多線程分工、作業系統調整等等，我們也看見了GPU在軟體基地台上的適用性，針對基地台服務中計算量龐大的上行共享通道(Physical Uplink Shared Channel, PUSCH)於GPU上的平行加速即為本篇論文欲實現目標。在本論文中，我們將逐一介紹PUSCH的計算內容與演算法、GPU計算機架構與計算特性，並說明程式在GPU設計方式與實驗結果，探討其計算效率與未來發展的可能性。
核磁共振影像特徵擷取之鄰域灰度差矩陣加速演算法
為了解決parallelly平行地 的問題，作者林宜嫺 這樣論述：
鄰域灰度差矩陣為最常用於處理醫學影像的紋理處理方法之一。此種演算法在乳房 核磁共振影像的特徵擷取中逐漸受到重視，因為此方法可以顯示出同一張圖上，各像素 與相鄰平面中的鄰域灰階值的異質性。然而建構鄰域灰度差矩陣並從中擷取特徵會耗費 大量的運算資源。為了解決此一問題，本研究發展出一個基於輝達統一計算架構的新演 算法 GNGTDM 和結合統一計算架構與稀疏矩陣架構的新演算法 GNGTDMC，以提升鄰域灰 度差矩陣的效能。 本研究實驗透過運用不同圖形顯示卡的記憶體配置方法，平行建構鄰域灰度差矩陣 與擷取乳管原位癌和患有非侵襲性乳癌與乳管原位癌的核磁共振影像特徵。此兩種癌症， 為世界上女性最常罹
患的乳房癌症。實驗結果顯示 GNGTDM 大幅地勝過循序版的演算法， 在單精度計算可提升 652 到 1790 倍的效能，而雙精度可提升 211 到 842 倍的效能。 GNGTDMC 的研究結果顯示，單精度計算可達到 17 到 190 倍的效能提升，在雙精度可達到 8 到 95 倍的效能提升。當處理數以百張的乳房核磁共振影像時，使用GPU 版本的鄰域灰度差矩陣能顯著地提升運算效能。