前言

本文讨论如何使用 CUDA 对代码进行并行优化，并给出不同并行思路对均值滤波的实现。

并行优化的两种思路

思路1： global 函数

在 global 函数中创建出多个块多个线程对矩阵每个元素进行并行计算

请参考：http://www.cnblogs.com/scut-fm/p/3750119.html

思路2： CUDA 库

将遍历矩阵分别对每个元素的操作转化成以矩阵整体为单位的操作

请参考：http://www.cnblogs.com/scut-fm/p/3756242.html

两种思路在均值滤波中的应用

思路1的应用：创建多个线程，每个线程对其负责元素做均值卷积操作。

思路2的应用：

第一步：将矩阵向上平移一个单位得到矩阵副本1

第二步：将矩阵向下平移一个单位得到矩阵副本2

第三步：将矩阵向左平移一个单位得到矩阵副本3

第四步：将矩阵向右平移一个单位得到矩阵副本4

第五步：将矩阵副本1-4相加然后除以 4 得到结果矩阵

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