一等奖(两名)
自选组
 
作品名:基于图形处理器的MrBayes软件实现
作者:夏宏举、周剑夫、暴洁
学校:南开大学
详细点评:本作品针对MrBayes软件中Metropolis coupled Markov chain Monte Carlo算法在GPU上进行并行化移植,达到较好的加速性能,并在国际一流生物学期刊上发表论文。文档清晰,程序可运行,是难得的佳作。未来可考虑从理论模型上进一步证实程序的正确性。
自选组
 
作品名:利用CUDA 架构快速红外背景预测实时跟踪
作者:吴鑫
学校:西安电子科技大学
详细点评:该作品针对具有重要意义的应用提出了高速GPU解决方案,并且根据GPU的特点对矩阵计算过程进行了重组,优化效果显著,结果已经在学术会议和期刊发表。
二等奖(六名)
自选组
 
作品名:高并行度K-means聚类算法
作者:菅立恒
学校:中科院研究生院
详细点评:获得了35倍(Tesla C1060与4核Intel CPU相比),程序高度优化,充分利用了GPU的各种优化策略。文档完整,清晰。测试充分。并与目前公开的他人实现的算法进行了比较,性能更佳
自选组
 
作品名:基于GPU的高性能嵌入式应用实现与性能优化
作者:王晨曦、穆帅、聂建亮
学校:清华大学
详细点评:作品对一组关键嵌入式系统高性能应用算法采用了多种方法进行优化,揭示了不同类型程序在GPU上的特点,有一定的普遍意义;希望进一步加强对实验结果的理论分析
自选组
 
作品名:基于CUDA的视频编解码系统
作者:颜善
学校:西安电子科技大学
详细点评:该作品针对GPU的特点,重新设计了视频编解码方案,其CUDA代码能够比较充分的利用GPU的性能,工作量较大。希望能够进一步优化性能,与现有CPU和GPU上H.264的编解码方案进行充分的比较。

自选组

 
 
作品名:利用CUDA快速计算自适应采样距离场
作者:尹康学
学校:长安大学
详细点评:本作品提出了利用GPU为大规模三角网络模型生成距离场的高效算法,具有一定的创新性,并已在国际一流图形学领域会议上发表论文。文档详尽,程序可运行,是很好的作品。
命题组
 
作品名:最短路径问题
作者:戴卓方、谭丞
学校:复旦大学
详细点评:该作品使用delta-stepping算法求解最短路径问题,使用双重缓冲技术较好的解决了数据同步问题,程序优化充分,与现有高性能CPU实现进行了全面的比较,取得了较高性能。
命题组
 
 
作品名:最短路径问题
作者:严荣如
学校:复旦大学
详细点评:该作品对delta-stepping算法动态桶队的维护进行了深入探讨,并且初步探讨和测试比较了并行算法中的启发式算法。该工作可以在增加启发式搜索并行度方面进一步探索。
三等奖(六名)
自选组
 
作品名:基于GPU的日冕磁场结构重建
作者:王瑞
学校:中国科学院研究生院
详细点评:本作品是GPU在天文观测与数据处理领域的又一成功应用,作者针对边界问题设计了合理的单元分配与存储器使用方案,取得了显著的加速效果。希望下一步继续扩大规模,在对更高分辨率数据的处理中发挥重要作用。
自选组
 
作品名:基于CUDA的FDTD并行算法设计
作者:戴福鑫
学校:中国科学院
详细点评:获得了40倍以上的加速比(Tesla C2050与4核Intel CPU相比), 而且可以在多GPU环境下运行。测试了可扩展性。缺乏与最他人工作的对比,只支持特定几个参数,灵活性有待优化。
自选组
 
作品名:基于GPU的多视图精确三维重建
作者:史英杰
学校:北京航空航天大学
详细点评:作品对非线性优化和特征提取这两个部分进行加速,使得原来CPU上的算法效率有了大幅度提升,效果明显,重建结果精度较高,建议与《Accelerating feature extraction for patch-based Multi-View Stereo algorithm》做一比较,因为该文也是对Harris和DoG特征点检测方面做了GPU加速。
自选组
 
作品名:复杂流场的格子Boltzmann方法之CUDA程序
作者:黄昌盛、陈俊辉、赵海龙
学校:华中科技大学
详细点评:LBM的CUDA实现方面虽已有较多工作,但此作品对处理多孔介质复杂流场作了深入优化,较好发挥了GPU的多线程处理和多级存储能力,取得较高的实用性能。如能进一步考虑多GPU并行处理,实现大规模工程问题计算,将是很优秀的作品。
命题组
 
作品名:最短路径问题
作者:陈凯
学校:复旦大学
详细点评:作品较全面地讨论、实现和并测试了两种传统算法以及delta-stepping 算法的并行化,也对现有稀疏矩阵方法进行了探讨。该工作仍可在现有优化算法基础上进一步创新发展。

命题组

 
 
作品名:最短路径问题
作者:刘智猷
学校:北京大学
详细点评:该作品使用delta-stepping算法求解最短路径问题,通过对输入的图进行等价转换改善算法的规则性,具有一定创新性,希望能够与现有高性能CPU实现进行充分比较,并且进一步优化性能。
优秀奖(十一名)
姓名:曹宇、周智强 学校:西安电子科技大学 参赛作品:基于CUDA的多时相遥感图像变化检测
姓名:付立伟、史伟强、金冬阳、张大伟 学校:西安电子科技大学 参赛作品:基于CUDA技术的YUV视频序列畸变校正算法实现
姓名:汤怀若、田秘、何磊、王鹏、尼玛维色 学校:西安电子科技大学 参赛作品:基于GPU的SAR点目标回波成像CS算法加速
姓名:王丕超、高志敏 学校:天津大学 参赛作品:基于GPU的Word文档密码破解实现
姓名:王伟民、王超 学校:成都理工大学 参赛作品:最短路径问题
姓名:朱德璐、谢沛东 学校:中科院研究生院 参赛作品:并行化Force-Directed Edge Bu
姓名:刘继棠 学校:中国科学院 参赛作品:基于GPU的流体力学红黑加速算法
姓名:钮圣虓 学校:复旦大学 参赛作品:一种完全基于边缘信息的新快速图像分割算法
姓名:邵绪强 学校:北京航空航天大学 参赛作品:基于光滑粒子动力学(SPH)的实时流体模拟
姓名:张春泽 学校:武汉大学 参赛作品:模拟二维浅水溃坝波
姓名:张军 学校:上海交通大学 参赛作品:实时图像去雾算法及其在GPU上的实现