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申请/专利权人：山东浪潮科学研究院有限公司
摘要：本发明特别涉及一种卡尔曼滤波算法的加速方法。该卡尔曼滤波算法的加速方法，在CPU端设置OpenCL环境，将矩阵数据从CPU端内存传输到图形处理器GPU设备的内存中；编写OpenCL核函数来执行卡尔曼滤波算法中的矩阵运算，将编写的核函数编译为图形处理器GPU设备能够执行的内核；设置内核函数的参数，包括输入矩阵、输出矩阵以及矩阵的维度；启动内核，指定要执行的内核函数、全局工作大小和局部工作大小参数；在内核执行完成后，将计算得到的结果矩阵从图形处理器GPU设备的内存传输回CPU端内存。该卡尔曼滤波算法的加速方法，利用OpenCL语言在GPU设备上实现了矩阵计算和并行化加速，充分利用GPU的并行计算能力，显著提高了卡尔曼滤波算法的执行效率。
主权项：1.一种卡尔曼滤波算法的加速方法，其特征在于：采用异构编程方法，基于OpenCL设计并行算法，用于处理卡尔曼滤波算法中的矩阵运算；包括以下步骤：步骤S1、在CPU端设置OpenCL环境，包括获取图形处理器GPU设备信息、创建OpenCL上下文与创建命令队列；步骤S2、将需要处理的矩阵数据从CPU端内存传输到图形处理器GPU设备的内存中；步骤S3、编写OpenCL核函数来执行卡尔曼滤波算法中的矩阵运算，所述核函数是在图形处理器GPU设备上并行执行的代码单元，用于对每个数据元素或数据块执行相同的操作；步骤S4、将编写的核函数编译为图形处理器GPU设备能够执行的内核；步骤S5、设置内核函数的参数，包括输入矩阵、输出矩阵以及矩阵的维度；步骤S6、启动内核，指定要执行的内核函数、全局工作大小和局部工作大小参数；步骤S7、在内核执行完成后，将计算得到的结果矩阵从图形处理器GPU设备的内存传输回CPU端内存。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东浪潮科学研究院有限公司 一种卡尔曼滤波算法的加速方法
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