【摘 要】
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现代GPU一般都提供特定硬件（如纹理部件、光栅化部件及各种片上缓存）以加速二维图像的处理和显示过程，相应的编程模型（CUDA、OpenCL）都定义了特定程序设计接口（CUDA的纹理内存，OpenC
【机 构】
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中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室,中国科学院研究生院
【基金项目】
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国家自然科学基金(60303020),国家自然科学基金重点项目(60533020);国家高科技技术研究发展计划(2006AA01A102)资助
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现代GPU一般都提供特定硬件（如纹理部件、光栅化部件及各种片上缓存）以加速二维图像的处理和显示过程，相应的编程模型（CUDA、OpenCL）都定义了特定程序设计接口（CUDA的纹理内存，OpenCL的图像对象）以便图像应用能利用相关硬件支持。以典型图像模糊化处理算法在AMD平台GPU的优化为例，探讨了OpenCL的图像对象在图像算法优化上的适用范围，尤其是分析了其相对于更通用的基于全局内存加片上局部存储进行性能优化的方法的优劣。实验结果表明，图像对象只有在图像为四通道且计算过程中需要缓存的数据量较小时才能
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