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GPGPU加速器是當前提高圖像處理算法性能的主流加速平臺，但在GPGPU平臺上，同一個程序充分利用硬件體系結構特征和軟件特征的優化版本與簡單實現版本在性能上會有數量級的差異.GPGPU加速器具有多維多層的大量執行線程和層次化存儲體系結構，后者的不同層次具有不同的容量、帶寬、延遲和訪問權限．同時，圖像處理應用程序具有復雜的計算操作、邊界處理規則和數據訪問特性，因此，任務的并發執行模式、線程的組織方式和并發任務到設備的映射不僅影響到程序的并發度、調度、通信和同步等特性，而且也會影響到訪存的帶寬、延遲等．因此。GPGPU平臺上的程序優化是一個困難、復雜且效率較低的過程．提出基于語言擴展的領域編程模型：ParaC.ParaC編程環境利用高層語言擴展描述的程序語義信息，自動分析獲取應用程序的操作信息、并發任務間的數據重用信息和訪存信息等程序特征，同時結合硬件平臺特征。利用基于領域先驗知識驅動的編譯優化模型自動生成GPGPU平臺上的優化代碼，最后，利用源源變換編譯器生成標準OpenCL程序．在測試用例上的實驗結果表明。ParaC在GPGPU平臺上自動生成的優化版本相對于手工優化版本的加速比莰高達到3.22倍。但代碼行數只是后者的1 .2%-39.68%．
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