基于OpenCL的卡尔曼滤波
我是一名新的OpenCL程序员，刚刚进入GPGPU计算领域，我使用的是Nvidia Quadro 600。 我正在做一项基于GPU编程的研究工作，我的目标是使用SIMT方法为OpenCL编写一个简单的卡尔曼滤波内核。我找到了一个文档，它描述了如何使用CUDA实现这一原理，我认为这是一个类似于OpenCL的方法 卡尔曼滤波器对线性系统进行的基本运算有三个方程，每个方程都涉及矩阵操作，计算卡尔曼增益矩阵（K）、状态估计（x~），并更新误差协方差矩阵（p）以进行下一次状态估计。对于从实际系统中获取的每个测量，这三个步骤都是迭代的。 考虑到SIMT方法，我认为在线程块内的每个gpu线程上执行一次卡尔曼滤波器迭代，我向每个线程发送计算迭代所需的值（实际系统测量的输入和输出，线性系统矩阵） 有一些更好的设计，我可以考虑用OpenCL来完成这个算法吗？ 在一个单独的内核上以并行方式进行矩阵操作是可能的（并且是有用的） 另一个问题：假设我们有k个迭代，对于每个迭代k，我们计算步骤k+1的p，将迭代k-1中步骤k的p作为输入。。。由于每个线程计算一次迭代，因此可以同步线程k以等待线程k-1的P矩阵 更新：经过多次搜索和尝试后，我认为不可能将针对此问题的实现（如上所述）与OpenCL操作原则相适应。我发现的唯一方法是将每个矩阵运算并行化，可能使用更多的GPU同时计算每个矩阵运算。这种实现的真正效率可以通过使用大型线性系统进行过滤来实现（这意味着：它可以很好地处理大型矩阵）基于OpenCL的卡尔曼滤波,opencl,kalman-filter,Opencl,Kalman Filter,我是一名新的OpenCL程序员，刚刚进入GPGPU计算领域，我使用的是Nvidia Quadro 600。 我正在做一项基于GPU编程的研究工作，我的目标是使用SIMT方法为OpenCL编写一个简单的卡尔曼滤波内核。我找到了一个文档，它描述了如何使用CUDA实现这一原理，我认为这是一个类似于OpenCL的方法 卡尔曼滤波器对线性系统进行的基本运算有三个方程，每个方程都涉及矩阵操作，计算卡尔曼增益矩阵（K）、状态估计（x~），并更新误差协方差矩阵（p）以进行下一次状态估计。对于从实际系统中获取的每