|
|
Efektivní implementace výpočetně náročných algoritmů na Intel Xeon Phi
Šimek, Dominik ; Hrbáček, Radek (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá implementáciou a optimalizáciou výpočtovo náročných algoritmov na koprocesore Intel Xeon Phi. Koprocesor Xeon Phi bol predstavený firmou Intel v roku 2012 ako odpoveď na obrovský nárast v používaní technológie GPGPU. Xeon Phi disponuje podstatne väčším výkonom ako procesor, preto je podobne ako GPGPU vhodnou platformou pre beh výpočtovo náročných programov. Xeon Phi zatiaľ v praxi nie je velmi používaný, preto je potrebné hľadať možné oblasti uplatnenia. Rozrastá sa ale jeho použitie v superpočítačových centrách, napríklad Milky Way 2 - Guangzhou (Čina), Salomon - Ostrava. Cieľom tohto dokumentu je oboznámiť čitateľa s problematikou implementácie náročných algoritmov na akceleračnej karte Xeon Phi, ich optimalizácie a meranie výkonu. Výkon koprocesoru Intel Xeon Phi bude porovnávaný s výkonom procesorov Intel Xeon. V teoretickej časti práce bude čitateľ oboznámený s architektúrou a princípmi koprocesoru Xeon Phi. Budeme sa venovať výhodám ale aj nevýhodám tohto koprocesoru, ktoré budú často porovnávané s všeobecnými vlastnosťami procesorov. Témou bude taktiež otázka, kedy je vhodné zvoliť pre výpočet akcelerečnú kartu Xeon Phi a kedy procesor. Detailne si vysvetlíme a znázorníme výber vhodných algoritmov pre Xeon Phi, postup ich implementácie, optimalizácie a meranie výkonu. Okrem toho budú rozoberané problémy a úskalia, ktoré môžu nastať pri implementácii algoritmov a používaní koprocesoru. Dané demonštrujeme najskôr na ukážkových problémoch, ktoré boli riešené na Ostravskom superpočítači Anselm. V prvom rade to budú jednoduché benchamrky typu násobenie matíc, násobenie matice a vektora, na ktorých budú ukázané základné princípy implementácie optimálnych algoritmov pre koprocesor Xeon Phi. Napríklad pri benchmarku násobenia matice a vektora bolo dosiahnutých asi 6.5% teoretického výkonu koprocesoru. Ďalším, komplexnejším problémom bude N-Body Simulation - simulácia pohybu častíc v priestore, na ktorom sme otestovali potenciál Xeon Phi. Výkon koprocesoru sa pri tomto benchmarku vyšplhal až na viac ako 35% teoretického výkonu - 725 gFLOPS (maximálny výkon 2000 gFLOPS pre dáta s jednoduchou presnosťou). Čitateľ sa okrem iného môže dozvedieť aj zaujímavé informácie z oblasti fyzikálnych simulácií, konkrétne bude reč o module pre MATLAB (k-Wave). K-Wave sa zaoberá simuláciou šírenia akustických vĺn v 1D, 2D a 3D, čo sa využíva napríklad pri simulácii šírenia ultrazvukových vĺn v mäkkých tkanivách. Na koniec si stručne povieme o portovaní už existujúcich knižníc, modulov či programov na Xeon Phi zo snahou využitia jeho potenciálu. Bude to napríklad kroskompilácia knižníc HDF5, ZLIB či konca interpretu jazyka Python s modulmi Numpy a Scipy.
|
|
|
Akcelerace grafických algoritmů pomocí koprocesoru NEON
Kratochvíl, Radim ; Jaroš, Jiří (oponent) ; Viktorin, Jan (vedoucí práce)
Cílem této práce je prozkoumat možnosti koprocesoru NEON. Porovnávají se grafické algoritmy napsané v jazyce C, jazyce symbolických adres, jazyce C s využitím intrinsických funkcí a automaticky vektorizovaný kód. Hlavním zjištěním je, že jde zkrátit délku výpočtu až 60 krát a díky tomu by bylo možné tyto algoritmy provádět v reálném čase na HD videu.
|
|
|
Rychlá rekonstrukce fotoakustických obrazů
Kukliš, Filip ; Dvořák, Václav (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Schopnost rekonstrukce fotoakustických obrazů je důležitým předpokladem pro studium měkkých tkaniv, nebo vaskulárního a lymfatického systému v malém prostoru a ve vysokém rozlišení. V současné době řešení vyžaduje enormní výpočetní výkon a je znatelně časově náročný. V této studii by jsme rádi představili nové řešení, které by bylo mnohem rýchlejší a jednodušší na použití. Moje řešení je až 20x rychlejší a potřebuje o čtyřicet procent méně paměti. Toto řešení může být lepší alternativou pro vědce, kteří studují měkké tkáně pomocí fotoakustického zobrazování.
|
|
|
Paralelizace ultrazvukových simulací s využitím lokální Fourierovy dekompozice
Dohnal, Matěj ; Hrbáček, Radek (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce přináší návrh nové metody pro distribuovaný výpočet 3D Fourierovy transformace s využitím lokální 3D dekompozice domény, popis její implementace a srovnání s dosud běžně používanou metodou globální 1D dekompozice domény. Nová metoda byla navržena, implementována a testována především pro budoucí použití v simulačním programu k-Wave, ale nic nebrání jejímu použití v jiných aplikacích. Implementace prokázala svoji efektivitu na superpočítači Anselm při testování na až 2048 jádrech, kde je až 3krát rychlejší než globální 1D dekompozice za cenu nepřesnosti výpočtu v řádu 10-5, neboť se podařilo významně snížit režii výpočtu v podobě komunikace mezi procesy. Na konci práce je diskutováno, jak lze s metodou výpočtu Fourierovy transformace využívající lokální dekompozici domén dosáhnout co nejlepších výsledků z hlediska přesnosti i rychlosti výpočtu, zároveň jsou zmíněny i její limity.
|
|
|
Akcelerace neuronových sítí s využitím GPU
Šimíček, Ondřej ; Jaroš, Jiří (oponent) ; Petrlík, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá využitím grafických čipů pro akceleraci neuronových sítí s učením typu backpropagation. Pro řešení tohoto problému byla zvolena technologie OpenCL umožňující využít grafické čipy různých výrobců. Hlavním cílem práce byla akcelerace časově náročného procesu učení sítí a procesu klasifikace. Zrychlení bylo docíleno trénováním velkého množství neuronových sítí současně. Získané zrychlení bylo využito pro nalezení vhodné topologie a nastavení neuronové sítě pro zadanou úlohu pomocí genetického algoritmu.
|
|
|
Systém pro pokročilé plánování
Horký, Aleš ; Jaroš, Jiří (oponent) ; Drahošová, Michaela (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá návrhem a implementací softwaru pro automatizované plánování rozvrhů zkoušek a přednášek. Návrh je přizpůsoben pro specifické potřeby Fakulty informačních technologií Vysokého učení technického v Brně. Problém je řešen kombinací genetického a heuristického algoritmu. Pomocí genetického algoritmu je získáno pořadí předmětů v jakém mají být vkládány do výsledného rozvrhu heuristickým algoritmem. Výkonnostně optimalizovaná implementace v jazyce Python 3 umožňuje tento výpočet paralelizovat, díky čemuž lze získat vygenerované rozvrhy již za dobu řádově desítek minut. Provedené experimenty vykazují ve všech sledovaných kritériích přibližně o 13% lepší výsledky, než jakých bylo dosaženo u zkouškových rozvrhů v minulosti. Vývoj byl pravidelně konzultován s osobami zodpovědnými za tvorbu rozvrhů na fakultě. Program bude použit při vytváření zkouškových rozvrhů pro akademický rok 2015/2016.
|
|
|
Řízení nákladů v podniku
Yablonskyy, Yevhen ; Ing.Jiří Jaroš (oponent) ; Kocmanová, Alena (vedoucí práce)
Diplomová práce je zaměřena na náklady, kalkulace a především rozbor kalkulačního systému a vzorce. Práce je rozdělena na dvě hlavní části, a to část teoretickou a praktickou. V teoretické části se věnuji vysvětlení rozdílu mezi finančním a manažerským účetnictvím, popisu základních pojmů a členění nákladů. Pozornost je dále věnována systému kalkulací, jejich prvkům a kalkulačnímu vzorci. Zmínka patří také moderním přístupům ke kalkulacím, a to pomocí metody ABC. Praktická část je zaměřena na společnost Prefa Brno a.s., která se především zabývá výrobou a prodejem stavebních výrobků a prvků. Krátce je zmíněna charakteristika společnosti, její historie, současnost, tržby, SWOT analýza. Hlavní zaměření práce je na kalkulační systém společnosti, jeho popis, metody sestavení a analýzy. Závěrečná část práce obsahuje shrnutí základních poznatků z analýzy kalkulačního vzorce, resp. systému, který je následně porovnán s metodou kalkulace cílových nákladů, která patří do moderních metod strategického manažerského účetnictví. Jako poslední část je uveden propočet v případě přidání položky materiálové přirážky a vyčíslení dopadů.
|
|
|
Analýza spokojenosti zákazníků a návrhy na zvýšení její úrovně
Endrle, Pavel ; Kostková, Věra (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Tato diplomová práce analyzuje spokojenost zákazníků určité firmy a na jejím základě definuje metody a doporučení k jejímu zvyšování. Teoretická část práce je zaměřena na popis metod využívaných při analýzách spokojenosti, které jsou v praktické části následně využity pro vlastní výzkum. Na základě provedeného výzkumu popisované společnosti jsou v další části práce navrhnuty metody a opatření směřující ke zvyšování zákaznické spokojenosti.
|
|
|
Evulation of the Financial Situation in the Firm and Proposals to its Improvement
Chalásová, Kristína ; Cesnak, Marek (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
The thesis ‘Evaluation of the financial situation in the firm and proposals to its improvement’ deals with the financial analysis and evaluates the financial situation of the company. The first part defines the theoretical foundations of processing the financial analysis, its tools, methods and ways of using. The subject of the second part is the application of selected methods of financial analysis and proposed recommendations how to solve problem areas, reduce the weaknesses and improve the financial situation of the company.
|
|
| |
host ::
RSS.