Original title:
Zpracování obrazu s velkými datovými toky - využití CUDA/OpenCL
Translated title:
High data rate image processing using CUDA/OpenCL
Authors:
Sedláček, Filip ; Klečka, Jan (referee) ; Honec, Peter (advisor) Document type: Master’s theses
Year:
2018
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Hlavným cieľom tejto práce je návrh optimalizácie algoritmu detekujúceho vady v produkovanom netkanom textile. Algoritmus vyvinula spoločnosť CAMEA spol. s.r.o. Dôsledkom zmeny aktuálneho kamerového systému za výkonnejší, bude potreba aktuálny algoritmus optimalizovať a vybrať hardvér s vhodnou architektúrou, na ktorom budú výpočty vykonávané. V práci budu detailnejšie popísané programovacie techniky softvérovej architektúri CUDA a frameworku OpenCL. Pomocou týchto nástrojov navrhneme implementáciu paralelného ekvivalentu aktuálneho algoritmu, popíšeme rôzne optimalizačné metódy a navrhneme GUI k testovaniu týchto metód.
The main objective of this research is to propose optimization of the defect detection algorithm in the production of nonwoven textile. The algorithm was developed by CAMEA spol. s.r.o. As a consequence of upgrading the current camera system to a more powerful one, it will be necessary to optimize the current algorithm and choose the hardware with the appropriate architecture on which the calculations will be performed. This work will describe a usefull programming techniques of CUDA software architecture and OpenCL framework in details. Using these tools, we proposed to implement a parallel equivalent of the current algorithm, describe various optimization methods, and we designed a GUI to test these methods.
Keywords:
CPU; CUDA; defect detection; GPGPU; GPU; OpenCL; optimization; parallelization; CPU; CUDA; detekcia defektov; GPGPU; GPU; OpenCL; optimalizácia; paralelizácia
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/80886