|
|
Optické pole a syntéza hologramů
Šulgan, Marián ; Seeman, Michal (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této práce je implementovat syntézu optického pole vybranou metodou v různých podobách, porovnat je a výsledek potvrdit rekonstrukcí hologramu vyrobeného na základě vypočteného optického pole. Z důvodu náročnosti je výpočet urychlený pomoci později popsané optimalizace algoritmu, pomoci paralelizace a využitím technologie C++ AMP, díky které je možné zužitkovat výpočetní sílu GPU. Práce na začátku vysvětluje známé fyzikální principy holografie, následuje návrh řešení stanovených problémů. Závěrečná část popisuje konkrétní řešení v podobě konsolové aplikace naprogramované v C++, způsob testování, získané výsledky a jejich zhodnocení. Konec práce tvoří finální shrnutí a uvažování nad možným pokračováním a zlepšením do budoucna.
|
|
|
Zpracování obrazu v reálném čase
Polok, Lukáš ; Sumec, Stanislav (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá urychlením operací nad dvojrozměrným obrazem pomocí programovatelných grafických akcelerátorů (také GPU). Sada implementovaných operací zahrnuje některé základní, většinou atomické, operace nad obrazem. Knihovna je navržena tak aby mohly být lehce přidány i nové funkce. Implementace grafických algoritmů na GPU profituje z jejich vysokého výpočetního výkonu a rychlého vývojového cyklu. Knihovna však obsahuje i referenční implementaci algoritmů v jazyce C, poskytující stejnou funkcionalitu v případech kdy cílový hardware neodpovídá daným požadavkům.
|
|
|
Ray tracing na architektuře CUDA
Bidmon, Lukáš ; Polok, Lukáš (oponent) ; Bařina, David (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá využitím grafických karet podporujících CUDA pro výpočet ray tracingu. Nejdříve je představen klasický rekurzivní algoritmus pro ray tracing a je uveden matematický základ, použitý při výpočtech, pro implementovaná tělesa. Dále je představena architektura nVidia CUDA a jsou uvedeny odlišnosti od výpočtů prováděných na CPU. Následuje návrh algoritmu, kde jsou rozebrány úpravy nutné pro běh na GPU. Část o implementaci se zabývá průběhem programu a využitím paměti. Nakonec jsou uvedeny výsledky testování a porovnání výkonu CPU a GPU implementace.
|
|
|
Sledování pohyblivého objektu ve videu na CUDA
Schery, Miroslav ; Polok, Lukáš (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Táto bakalářská práce se zabývá implementací algoritmu částicového filtru do technologie CUDA za účelem akcelerace jeho výpočtu. Věnuje se popisu metod sledování objektů ve videu a speciálně se zaměřuje na částicový filtr. Popisuje také architekturu CUDA. Vysvětleny jsou postupy implementace a optimalizace použité při vytváření aplikace. Práce je zakončena prováděním rychlostních testů a ověřením schopnosti algoritmu sledovat objekt na různých videích.
|
|
|
Radiosita na GPU
Šabata, David ; Nečas, Ondřej (oponent) ; Polok, Lukáš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá výpočtem osvětlení scény pomocí metody zvané radiosita a její praktickou implementací v knihovnách OpenGL a OpenCL. Nejdříve budou popsány metody pro globální osvětlení s důrazem na radiositu a možnosti jejího použití při vykreslování v reálném čase. Dále budou představeny knihovny poskytující základ pro implementaci. Následovat bude popis implementace v jazyce C++, zhodnocení dosažených výsledku a možnosti vylepšení a dalšího rozšíření výsledné aplikace.
|
|
|
Částicové systémy
Bedecs, Jakub ; Maršík, Lukáš (oponent) ; Kajan, Rudolf (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se týká implementace částicových systémů s využitím výpočetního výkonu GPU. Klade si za cíl popsat důležitá fakta o stavbě částicových systémů a poukázat na různé možnosti využití. Rozebírá schopnosti moderních shaderů a jejich aplikování na výpočet pohybu částic. Základem práce je analýza implementované aplikace, která dokáže dynamicky měnit všechny parametry systému.
|
|
|
Knihovna pro zpracování obrazu v GPU
Čermák, Michal ; Španěl, Michal (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá architekturou grafických karet Nvidia a s ní související programátorské rozhranní CUDA, které je využito při tvorbě knihovny akcelerující algoritmy zpracování obrazu. Velký důraz je kladen na testování výkonnostního zisku oproti optimalizované a používané knihovně OpenCV.
|
|
|
Akcelerace zpracování dat z MRI na GPU
Kešner, Filip ; Nečas, Ondřej (oponent) ; Polok, Lukáš (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce byla vypracována v průběhu studijního pobytu na Universita della Svizzera italiana ve Švýcarsku. Identifikace trajektorií neuronových vláken uvnitř lidského mozku má velký význam v mnoha lékařských aplikacích, jako neurologická diagnostika, neuro-navigace, léčba epilepsie, chirurgické operace a tak dále. Za použití dat z MRI, metod postavených na Markovských řetězích a Monte Carlu mohou být možné trajektorie vypočítany a ty nejpravděpodobnější zobrazeny. Tyto informace o trajektoriích mohou sloužit jako vstup pro pokročilé metody lékařské diagnotiky a léčby. Vzhledem k obrovskému množství dat a velkého počtu iterací toto může být časově náročný proces. Za účely, jako jsou statistická analýza a/nebo porovnávání několika datových sad a/nebo pacientů, požadavky na výpočetní čas jsou enormní. Rychlejší diagnóza může také přinést nasazení léčby dříve. Nyní existuje jen velmi málo implementací softwaru pro neurální traktografii. Implementací softwaru pro pravděpodobnostní neurální traktografii je ještě méně. Nynější implementace, provádějící všechny operace postupně na CPU, jsou značně pomalé. Účelem této práce je poskytnout efektivní implementaci, která vvyužíva GPU. Za účelem implementace na GPU, je poskytnuto porovnaní technologíí CUDA a OpenCL.
|
|
|
Návrh digitálních filtrů na GPU
Vaverka, Filip ; Maršík, Lukáš (oponent) ; Polok, Lukáš (vedoucí práce)
Tato práce ukazuje jeden z přístupů k návrhu digitálních filtrů s nekonečnou impulzní odezvou a volitelným řádem. Prezentované řešení je založeno na evolučním genetickém algoritmu a umožňuje tedy přímý návrh filtru dle jeho specifikací. Hlavním přínosem práce je paralelní implementace genetického algorimu, která je akcelerovaná pomocí GPU. Filtry jsou navrhovány v kaskádové reprezentaci. Řešení také umožňuje specifikovat požadovanou jak frekvenční, tak fázovou charakteristiku filtru.
|
|
|
GPU raytracer pro OSG
Kantor, Jiří ; Horváth, Zsolt (oponent) ; Starka, Tomáš (vedoucí práce)
Tato práce popisuje tvorbu jednoduchého raytraceru pro OpenSceneGraph, který běží na grafické kartě. V práci jsou popsány věci, které bylo nutné provést v OpenSceneGraphu, aby bylo možno předávat data do GPU a také několik metod pro hledání průsečíků paprsku a trojúhelníku, což je klíčový algoritmus v raytracingu.
|
host ::
RSS.