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Jae-Hee Jun (Korea University) Ji-Hoon Choi (Korea University) Dae-Yeol Lee (Electronics and Telecommunications Research Institute) Seyoon Jeong (Electronics and Telecommunications Research Institute) Suk-Hee Cho (Electronics and Telecommunications Research Institute) Hui-Yong Kim (Electronics and Telecommunications Research Institute) Jong-Ok Kim (Korea University)
저널정보
대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.4 No.1
발행연도
2015.2
수록면
10 - 15 (6page)

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This paper proposes the parallel implementation of a self-similarity based image SR(super-resolution) algorithm using OpenCL. The SR algorithm requires tremendous computations to search for a similar patch. This becomes a bottleneck for the real-time conversion from a FHD image to UHD. Therefore, it is imperative to accelerate the processing speed of SR algorithms. For parallelization, the SR process is divided into several kernels, and memory optimization is performed. In addition, two GPUs are used for further acceleration. The experimental results shows that a GPGPU implementation can speed up over 140 times compared to a single-core CPU. Furthermore, it was confirmed experimentally that utilizing two GPUs can speed up the execution time proportionally, up to 277 times.
#Super-resolution #OpenCL #Parallelization #Multiple GPUs

목차

Abstract
1. Introduction
2. Super-Resolution Algorithm
3. Implementation Using OpenCL
4. Experimental Results
5. Conclusion
References

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