|
|
Překladač pro víceprocesorové systémy
Barteček, Jakub ; Přikryl, Zdeněk (oponent) ; Masařík, Karel (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá podporou paralelního vykonávání programů na platformě EdkDSP. Nejdůležitější části práce tvoří analýza cílové platformy a návrh překladače. Návrh je zaměřen na překlad OpenMP pragmat do vícevláknového kódu a transformování specifických typů cyklů. Překladač byl implementován pomocí frameworku ROSE compiler a následně otestován.
|
|
|
Genetic Algorithm Acceleration Using OpenCL
Hrušovský, Marek ; Šimek, Václav (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
This thesis tries to accelerate genetic algorithm (GA) using OpenCL standard. Acceleration is important for the industry that solves complex problems suitable for GA. The first part of the work contains theoretical background that is needed to understand the topic of parallelization GA and the OpenCL standard. The N-queens problem was chosen to demonstrate the capabilities of accelerating permutation genetic algorithm using the OpenCL standard. The designed model uses for acceleration two GPU cards. The last part of the work deals with benchmarking the parts that are important for GA. One random generator on the GPU is approximately 80 times faster than parallel version on the CPU. One evaluation method can be up to 8000 times faster on the GPU than on the CPU. The crossover functions did not obtain any significant speed-up. However, the parts are capable to obtain speed-ups but due to selection and crossover genetic algorithm operator the whole run of parallel GA on the GPU is maximally twice as fast as on the CPU.
|
|
|
The Parallel Genetic Algorithm for Multicore Systems
Vrábel, Lukáš ; Šimek, Václav (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Genetic algorithm is a powerful optimization and search method successfully used in practice to solve many different problems. Underlying concept is based on the evolutionary mechanics observed in nature. As the GAs are computationaly intense applications, it is natural that there are many efficient methods for parallelization of these algorithms. However, most of these methods deal with supercomputers or large computer clusters with specialized hardware, as these were the most common parallel architectures in the past. With modern-day computers the trend in personal computer design is also moving towards parallel architectures bringing small and cheap parallel multicore processors. That's why it is imperative to have efficient methods to exploit capabilities of this system. This document presents prototypes of new methods of parallel genetic algorithms designed especially for these multiprocessor computers with shared memory.
|
|
|
Efektivní implementace genetického algoritmu s využitím vícejádrových CPU
Kouřil, Miroslav ; Žaloudek, Luděk (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá akcelerací pokročilého genetického algoritmu. Pro implementaci byly zvoleny diskrétní i spojitá varianta genetického algoritmu typu UMDA. Hlavní částí akcelerace bylo využití SSE sady. Pomocí této sady byly zrychleny zejména funkce pro výpočet fitness a vzorkování nové populace. Dále byl implementován pseudonáhodný generátor čísel, který také pracuje s SSE sadou. Po této implementaci dosáhla diskrétní varianta algoritmu zrychlení 4,6. Na závěr byly algoritmy upraveny pro využití systému OpenMP, který umožňuje spouštění bloků programu ve více vláknech. Ukázalo se, že pro paralelní zpracování se příliš nehodí spojitá verze algoritmu, neboť její činnost je relativně jednoduchá. Oproti tomu diskrétní verze algoritmu jsou pro paralelizaci velmi vhodné, implementované verze dosáhly celkového zrychlení 4,9 a 7,2.
|
|
|
Knihovna operací nad konečnými automaty
Bartůněk, Petr ; Puš, Viktor (oponent) ; Kaštil, Jan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá dvěma základními operacemi nad konečnými automaty. Determinizací nedeterministických konečných automatů a minimalizací deterministických konečných automatů. Pro obě tyto operace jsem navrhoval sekvenční algoritmy, které jsou paralelizovatelné. Zabývám se hledáním zrychlení především pomocí SSE instrukcí nebo pomocí knihovny openMP. Trendem dnešní doby je především zvyšování počtu procesorů, proto budu navrhovat paralelní algoritmy pro více procesorů. Při hledání optimálního řešení budu zkoumat další možnosti, jak dosáhnout zrychlení, např. efektivním uložením datových struktur v paměti.
|
|
|
Využití GPU pro akceleraci optimalizace systému vodních děl
Marek, Jan ; Petrlík, Jiří (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá optimalizací řízení zásobní funkce vodohospodářských soustav. Vycházíme z dizertační práce Ing. Pavla Menšíka Ph.D., Automatizace řešení zásobní funkce vodohospodářské soustavy. Jako optimalizační metoda byla zvolena diferenciální evoluce. Daná metoda bude implmentována sekvečne a poté paralelizována nejdříve na procesoru a poté na GPU
|
|
| |
|
|
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.
|
|
|
Paralelizace faktorizace celých čísel z pohledu lámání RSA
Breitenbacher, Dominik ; Henzl, Martin (oponent) ; Homoliak, Ivan (vedoucí práce)
Práce se zabývá faktorizací celých čísel. Faktorizace je nejznámější a nejpoužívanější metodou kryptoanalýzy RSA. V rámci této práce byla vybrána a implementována faktorizační metoda zvaná SIQS. I když se jedná o nejrychlejší metodu (do 100 dekadických číslic), není možné ji efektivně počítat v polynomiálním čase, a tak se hledají různé možnosti, jak tuto metodu co nejvíce urychlit. Jako první se nabízí paralelizace. K tomuto účelu bylo využito OpenMP. Další možností je optimalizace kódu. Cílem této práce je také ukázat, jak jednoduše lze v mnoha případech využít paralelizace kódu a dále, jak díky podrobné analýze kódu lze dosáhnout poměrně velkého urychlení. Použitá metodika iteračního provádění optimalizací se ukázala jako velmi účinná. Touto metodikou byla implementace SIQS vylepšena tak, že faktorizace byla urychlena až 100-krát, v některých částech kódu dokonce ještě více.
|
|
|
Techniky paralelního zpracování výpočtů
Vodák, René ; Hasmanda, Martin (oponent) ; Lattenberg, Ivo (vedoucí práce)
Práce pojednává o technikách paralelního zpracování výpočtů. Je proveden rozbor nejvýznamnějších knihoven pro paralelizaci včetně knihoven pro paralelizaci na GPU v grafických kartách a provedeno porovnáním rychlostí výpočtu těchto knihoven ve Visual Studiu 2010 na základě jednoduché aplikace hledající prvočísla na třech různých hardwarových počítačových sestavách. S pomocí knihovny OpenCL, která dosáhla nejlepšího výsledku, jsou vytvořeny dvě aplikace - program pro zdokonalené vyhledávání prvočísel pomocí Eratosthenova síta a program pro výpočet integrálu funkce lichoběžníkovou metodou.
|
host ::
RSS.