]> AND Private Git Repository - book_gpu.git/commitdiff
Logo AND Algorithmique Numérique Distribuée

Private GIT Repository
new
authorcouturie <couturie@extinction>
Thu, 29 Aug 2013 17:53:21 +0000 (19:53 +0200)
committercouturie <couturie@extinction>
Thu, 29 Aug 2013 17:53:21 +0000 (19:53 +0200)
BookGPU/BookGPU.tex
BookGPU/Chapters/chapter3/ch3.tex
BookGPU/Chapters/chapter9/ch9.tex
BookGPU/sunil.cls

index 16c1f8f038ccab442672150ebc73d924b7121cad..0a5f5c80e017ab917081fb73c03b2001cde00a2c 100755 (executable)
 
 %%   %\captionsetup[lstlisting]{singlelinecheck=false, labelfont={blue}, textfont={blue}}
 \DeclareCaptionFont{white}{\color{white}}
 
 %%   %\captionsetup[lstlisting]{singlelinecheck=false, labelfont={blue}, textfont={blue}}
 \DeclareCaptionFont{white}{\color{white}}
-\DeclareCaptionFormat{listing}{\colorbox[cmyk]{0.43, 0.35, 0.35,0.01}{\parbox{\textwidth}{\hspace{15pt}#1#2#3}}}
+\DeclareCaptionFormat{listing}{\hspace{-3.5pt}\colorbox[cmyk]{0.43, 0.35, 0.35,0.01}{\parbox{1.003\textwidth}{\hspace{15pt}#1#2#3}}}
 \captionsetup[lstlisting]{format=listing,labelfont=white,textfont=white, singlelinecheck=false, margin=0pt, font={bf,footnotesize}}
 
 
 \captionsetup[lstlisting]{format=listing,labelfont=white,textfont=white, singlelinecheck=false, margin=0pt, font={bf,footnotesize}}
 
 
 \include{Chapters/symbollist}
 
 \setcounter{page}{1}
 \include{Chapters/symbollist}
 
 \setcounter{page}{1}
+
 \part{Presentation of GPUs}
 \include{Chapters/chapter1/ch1}
 \include{Chapters/chapter2/ch2}
 \part{Presentation of GPUs}
 \include{Chapters/chapter1/ch1}
 \include{Chapters/chapter2/ch2}
 \include{Chapters/chapter9/ch9}
 \include{Chapters/chapter10/ch10}  
 
 \include{Chapters/chapter9/ch9}
 \include{Chapters/chapter10/ch10}  
 
+
+
 \part{Numerical applications}
 \part{Numerical applications}
+
 \include{Chapters/chapter7/ch7} 
 \include{Chapters/chapter11/ch11}
 \include{Chapters/chapter12/ch12}
 \include{Chapters/chapter7/ch7} 
 \include{Chapters/chapter11/ch11}
 \include{Chapters/chapter12/ch12}
index 1cf40c71ef7eee1c3faa31009dc2beac20f441b1..1c6453dd2d1f82cd958b6acf1c3daf59edd55dad 100755 (executable)
@@ -93,7 +93,7 @@ Median filtering is a well-known method used in a wide range of application fram
 First introduced by Tukey in \cite{tukey77}, it has been widely studied since then, and many researchers have proposed efficient implementations of it, adapted to various hypotheses, architectures and processors. 
 Originally, its main drawbacks were its compute complexity, its nonlinearity and its data-dependent runtime. Several researchers have addressed these issues and designed, for example, efficient histogram-based median filters with predictible runtimes \cite{Huang:1981:TDS:539567, Weiss:2006:FMB:1179352.1141918}.  
 
 First introduced by Tukey in \cite{tukey77}, it has been widely studied since then, and many researchers have proposed efficient implementations of it, adapted to various hypotheses, architectures and processors. 
 Originally, its main drawbacks were its compute complexity, its nonlinearity and its data-dependent runtime. Several researchers have addressed these issues and designed, for example, efficient histogram-based median filters with predictible runtimes \cite{Huang:1981:TDS:539567, Weiss:2006:FMB:1179352.1141918}.  
 
-More recently, the advent of GPUs opened new perspectives in terms of image processing performance, and some researchers managed to take advantage of the new graphics capabilities: in that respect, we can cite the Branchless Vectorized Median (BVM) filter \cite{5402362, chen09} which allows very interesting runtimes on CUDA-enabled devices but, as far as we know, the fastest implementation to date is the histogram-based PCMF median filter \cite{Sanchez-2-2012}.
+More recently, the advent of GPUs opened new perspectives in terms of image processing performance, and some researchers managed to take advantage of the new graphics capabilities: in that respect, we can cite the Branchless Vectorized Median (BVM) filter \cite{5402362, chen09} which allows very interesting runtimes on CUDA-enabled devices but, as far as we know, the fastest implementation to date is the histogram-based Parallel Ccdf-based Median Filter (PCMF) \cite{Sanchez-2-2012} where Ccdf means Complementary Cumulative Distribution Function.
 
 Some of the following implementations feature very fast runtimes. They are targeted on NVIDIA Tesla GPU (Fermi architecture, compute capability 2.x) but may easily be adapted to other models, e.g., those of compute capability 1.3.
 
 
 Some of the following implementations feature very fast runtimes. They are targeted on NVIDIA Tesla GPU (Fermi architecture, compute capability 2.x) but may easily be adapted to other models, e.g., those of compute capability 1.3.
 
index c782d5b447edf0416a2e6c4bff84807138940e41..4ad0d6f3e6d37cad064aaae045f3a902e146ea95 100644 (file)
@@ -501,7 +501,7 @@ QAPLIB~\cite{burkard1991qaplib}. Speedups up to $10 \times$ are
 achieved by the GPU implementation compared
 to the same sequential implementation on CPU using SA-matrix.\\
 
 achieved by the GPU implementation compared
 to the same sequential implementation on CPU using SA-matrix.\\
 
-\subsection{Implementing population-based metaheuristics on GPUs}
+\subsection[Implementing population-based metaheuristics\hfill\break on GPUs]{Implementing population-based metaheuristics on GPUs}
 
 State-of-the-art works dealing with the implementation of
 p-metaheuristics on GPUs generally rely on parallel models and
 
 State-of-the-art works dealing with the implementation of
 p-metaheuristics on GPUs generally rely on parallel models and
index 1455f91ca8d69ace46cb3d4abb7f5dbb1c741624..2be566f38eaed6629a27bc58fcd55387a284d0f5 100755 (executable)
 
 \def\draw@part#1#2{%
   \addpenalty{-\@highpenalty}%
 
 \def\draw@part#1#2{%
   \addpenalty{-\@highpenalty}%
-  \vskip1em plus\p@
+  \vskip1.5em plus\p@
   \@tempdima1.5em
   \begingroup
     \parindent\z@\rightskip\@pnumwidth
   \@tempdima1.5em
   \begingroup
     \parindent\z@\rightskip\@pnumwidth
 \def\@pnumwidth{1.8em}
 \def\draw@chapter#1#2{%
   \addpenalty{-\@highpenalty}%
 \def\@pnumwidth{1.8em}
 \def\draw@chapter#1#2{%
   \addpenalty{-\@highpenalty}%
-  \vskip1em plus\p@
+  \vskip1.5em plus\p@
   \@tempdima1.5em
   \begingroup
     \parindent\z@\rightskip\@pnumwidth
   \@tempdima1.5em
   \begingroup
     \parindent\z@\rightskip\@pnumwidth
 \def\draw@authors{%
   \let\@t\@authors
         \hskip\leftskip
 \def\draw@authors{%
   \let\@t\@authors
         \hskip\leftskip
-  \noindent\vbox{\hsize26pc\raggedright\addvspace{4pt}\ifx\@t\@empty
+  \noindent\vbox{\hsize25pc\raggedright\addvspace{4pt}\ifx\@t\@empty
     \let\@t\last@author\fi
   \ifx\@t\@empty\else
     \hskip\leftskip
     \let\@t\last@author\fi
   \ifx\@t\@empty\else
     \hskip\leftskip