如何结合CUDA8.0利用GPU进行并行计算以优化RANSAC算法中的误匹配问题？请提供具体的实现策略。

在计算机视觉领域，尤其是立体匹配算法中，RANSAC算法广泛用于剔除误匹配点对。然而，由于计算量大，传统CPU处理起来效率低下。CUDA8.0的出现让GPU并行计算成为可能，显著提升了处理速度。要实现这一优化，首先需要掌握CUDA8.0的基本使用方法和编程模型。

参考资源链接：[CUDA8.0安装包下载及GPU并行运算优势解析](https://wenku.csdn.net/doc/30vwodtxtk?spm=1055.2569.3001.10343)

为了优化RANSAC算法中的误匹配问题，可以将RANSAC算法的关键步骤，如数据点的随机抽样、模型参数的估计以及一致性检验，进行并行化处理。在CUDA8.0中，这意味着需要定义核心计算函数，即Kernel函数，将计算任务分散到GPU上的每一个线程。

具体策略如下：
1. 数据传输：将需要处理的数据从CPU内存传输到GPU全局内存中。
2. Kernel函数设计：设计一个Kernel函数来执行随机抽样和模型参数计算。由于每个线程块可以处理一组数据，确保每个线程块中线程的数量与待匹配的数据集大小相匹配。
3. 并行一致性检验：设计另一个Kernel函数用于并行执行一致性检验，以验证模型参数与数据点的一致性。这一步骤可以通过共享内存来减少全局内存访问，提高效率。
4. 并行化收敛性检查：为了提高并行计算的效率，可以设计一个策略，让部分线程并行检查RANSAC算法是否已经收敛，并提前终止迭代。

在实际操作中，由于CUDA8.0支持Win7、Win8和Win10系统，开发者可以根据具体的系统环境进行调试和优化。此外，CUDA8.0提供的性能分析工具可以帮助开发者识别程序中的瓶颈，进一步提升并行计算的性能。

使用CUDA8.0进行GPU并行计算时，还需注意线程同步问题，避免资源竞争，以及对内存的合理使用，比如利用纹理内存和常量内存来存储不变的数据，减少全局内存的访问次数。

通过以上策略，开发者可以充分发挥GPU并行计算的优势，优化RANSAC算法中的误匹配问题，从而提高整体匹配的质量和处理速度。如果你希望了解更多关于CUDA8.0在并行计算中的具体应用，以及如何进一步提升性能，请参考《CUDA8.0安装包下载及GPU并行运算优势解析》。这份资料不仅详细介绍了CUDA8.0的安装过程，还深入解析了GPU并行运算的优势，为开发者提供实用的资源。

参考资源链接：[CUDA8.0安装包下载及GPU并行运算优势解析](https://wenku.csdn.net/doc/30vwodtxtk?spm=1055.2569.3001.10343)