基于CPU-GPU的NURBS曲面并行刀具路径规划方法

针对传统串行刀具路径规划算法效率低下和在异构硬件平台的不兼容问题,提出一种基于CPU-GPU异构并行计算的刀具路径规划方法。针对NURBS曲面,依据OpenCL规范和等参数线刀具路径规划方法的原理设计并行算法,在CPU的逻辑控制下,采用数据并行的编程模型在GPU的多个工作项上并行执行内核,将串行执行的等参数线法进行并行化重构。仿真实验结果表明:在不同的计算规模下,CPU-GPU异构平台上采用并行刀具路径规划算法的执行效能相比于传统算法均有2~14倍的提升。

基于CPU-GPU的B样条曲面并行刀具路径规划方法

针对传统串行刀具路径规划算法效率低下和在异构硬件平台上的不兼容问题,提出一种基于CPUGPU异构并行计算的刀具路径规划方法。方法针对双三次均匀B样条曲面,依据等参数线刀具路径规划方法的原理和Open CL规范设计并行算法,在CPU的逻辑控制下,采用数据并行的编程模型在GPU的多个工作项上并行执行内核,将传统串行执行的等参数线法进行了并行化重构。仿真实验结果表明,该算法在CPU-GPU异构平台上生成刀具路径的时间较传统串行算法缩短1.5~11.9倍,对实现刀具路径的实时或准实时生成具有重大意义。