|
|
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.
|
|
|
Detekce objektů na GPU
Jurák, Martin ; Hradiš, Michal (oponent) ; Juránek, Roman (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřena na akceleraci detekce objektů v obraze metodou Random Forest. Detektor Random Forest se skládá ze souboru náhodných rozhodovacích stromů, které jsou na sobě nezávisle vyhodnocovány, čehož lze využít pro akceleraci na grafické jednotce. Vývoj a zvyšování výkonu grafických procesorů umožnilo použití GPU pro masivně paralelní obecné výpočty (GPGPU). Cílem této práce je popsat způsob implementace metody Random Forest na GPU s využitím standardu OpenCL.
|
|
|
Realizace superpočítače pomocí grafické karty
Jasovský, Filip ; Karásek, Jan (oponent) ; Mašek, Jan (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá realizací superpočítače pomocí grafické karty s použitím technologie CUDA. Teoretická část práce popisuje funkci a možnosti grafických karet a běžných ústrojí stolních počítačů a dějů probíhajících při procesu výpočtů na nich. Praktická část se zabývá vytvořením programu pro výpočty na grafické kartě za použití algoritmu umělé inteligence a to konkrétně umělých neuronových sítí. Následně je vytvořený program použit pro klasifikaci dat z objemného vstupního datového souboru.Na závěr jsou porovnány dosažené výsledky.
|
|
| |
|
|
Distribuovaný systém kryptoanalýzy
Zelinka, Miloslav ; Martinásek, Zdeněk (oponent) ; Sobotka, Jiří (vedoucí práce)
Tato páce se zabývá kryptoanalýzou, výpočetním výkonem a jeho distribucí. Popisuje především metody distribuce výpočetního výkonu pro potřeby kryptoanalýzy. Dále se zabývá různými metodami umožňujícími zvýšení rychlosti prolomení kryptografických algoritmů a to zejména hash funkcí. Práce pojednává o relativně novém pojmu cloud computing. Nejprve popisuje co znamená obecný pojem cloud computing a následné využití v kryptografii. Dále následují příklady jeho praktického využití. Také se zabývá možností využití grid computingu pro potřeby kryptoanalýzy. V poslední části této práce je návrh systému využívající cloud computingu pro prolomení přístupového hesla.
|
|
|
Možnosti realizace paralelně zpracovávaných úloh v programovacích jazycích
Zejda, Václav ; Ondroušek, Vít (oponent) ; Houška, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou realizace paralelně zpracovávaných úloh v různých programovacích prostředích. První část je věnována obecnému úvodu do paralelizace. Uvádí zejména kdy se vyplatí paralelizovat, jaké typy paralelizace se používají a rozdíly v použité architektuře. V dalších částech jsou již popsány jednotlivé způsoby a prostředky používané pro tvorbu aplikací s podporou paralelismu. Od doplňků pro klasické programovací rozhranní (C/C++, .NET), přes tvorbu aplikací v grafických vývojových prostředích až po rozhranní využívající vedle procesoru počítače (CPU) i procesory grafických karet (GPU).
|
|
| |
|
|
Graphics card as a cheap supercomputer
Přikryl, Jan
The current powerful graphics cards, providing stunning real-time visual effects for computer-based entertainment, have to accommodate powerful hardware components that are able to deliver the photo-realistic simulation to the end-user. Given the vast computing power of the graphics hardware, its producers very often offer a programming interface that makes it possible to use the computational resources of the graphics processors (GPU) to more general purposes. This step gave birth to the so-called GPGPU (general-purpose GPU) processors that – if programmed correctly – are able to achieve astonishing performance in floating point operations. In this paper we will briefly overview nVidia CUDA technology and we will demonstrate a process of developing a simple GPGPU application both in the native GPGPU style and in the add-ons for Matlab (Jacket and Parallel Toolbox).
|
|
|
Cloud computing v herním průmyslu
Gleza, Jan ; Koubský, Petr (vedoucí práce) ; Jakl, Michal (oponent)
Tato práce analyzuje současný stav distribuce software v herním průmyslu a jeho největší výzvy. Zároveň nabízí pohled na zcela jiný přístup k distribuci software a sice skrze Cloud Gaming. V praktické části jsou vyzkoušena existující řešení a je proveden rozbor funkcionality. Praktická část obsahuje i experiment stavby vlastního řešení pomocí existujících nástrojů a následnou diskuzi výsledku.
|
|
|
GPU computation in engineering practice
Fischer, Cyril
In many research fields the numerical problems demand extremely large computational power. As a consequence, researchers are constantly demanding new and more powerful computers. Recently, the graphics chip producer NVIDIA launched the CUDA parallel computing architecture, which enables scientists to utilize the extreme power available on modern and relatively cheap Graphical Processor Units (GPUs). Necessity to change the common approach together with significant difference in the GPU architecture prevents the wide usage of the graphics hardware.
|
host ::
RSS.