|
|
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.
|
|
|
Paralelizace výpočtů pomocí GPGPU prostředků
Pacura, Dávid ; Horák, Karel (oponent) ; Petyovský, Petr (vedoucí práce)
Cieľom tejto bakalárskej práce je poukázanie na moţnosti a demonštrácia paralelizácie výpočtov pomocou grafických procesorov. V práci sú uvedené popisy dostupných vývojových nástrojov, a na ich základe je jeden zvolený na implementáciu šifrovacieho MD5 algoritmu a neurónovej siete na rozpoznávanie čísel. Výkon algoritmov je následne porovnaný so svojím paralelným ekvivalentom pre beţné procesory. V závere sú popísané problémy pri vývoji a spôsoby, ktorými je moţné sa im vyhnúť
|
|
|
Prostředí pro spouštění testů kompatibility RISC-V
Skála, Milan ; Čekan, Ondřej (oponent) ; Zachariášová, Marcela (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá vytvořením návrhu a implementací frameworku pro spouštění testů kompatibility různých typů implementací architektury RISC-V. Popisuje historický vývoj této architektury, instrukční sadu a režimy procesoru, které tato architektura podporuje. Dále jsou rozebrány současné metodiky a frameworky pro testování implementované v jazyce Python. Důraz je kladen na rozbor testů kompatibility. V praktické části je proveden návrh a implementace frameworku pro spouštění testů kompatibility, jehož vstupem mohou být různé typy implementací RISC-V. Sekundárním cílem práce je vytvořit grafické uživatelské rozhraní umožňující rychlou a snadnou konfiguraci testů. Na závěr jsou zhodnoceny výsledky a diskutovány možnosti dalšího rozšíření.
|
|
|
Využitie grafických procesorov pre univerzálne výpočty v priemyselných systémoch
Lukačovič, Martin ; Mašek, Jan (oponent) ; Krkoš, Radko (vedoucí práce)
Práca sa zaoberá možnosťami grafických procesorov v oblasti GPGPU. Obsahuje historické riešenia až po súčasné architektúry. Rovnako sú popísané grafické procesory od najväčších súčasných výrobcov, ich zameranie a ciele v budúcnosti. Pre implementáciu algoritmov pomocou GPU sú potrebné API rozhrania, ktoré ponúkajú rôzne možnosti prevedenia. Okrem CPU a GPU sa pre univerzálne paralélne výpočty využívajú i alternatívy ako FPGA a DSP, kedy je potrebné zvážiť cenovú a energetickú náročnosť. V práci je venovaná časť spôsobu komunikácie s hardwarom a moderným pamäťovým prístupom. Pre demonštráciu paralelného výpočtu bola uskutočnená implementácia násobenia matíc v 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.
|
|
|
Univerzální mikropočítačová jednotka
Kulenda, Vít ; Hynčica, Ondřej (oponent) ; Kučera, Pavel (vedoucí práce)
Diplomová práce obsahuje popis parametrů mikrokontroléru ATMEGA644P, dále popis rozdílů předchozích a novějších verzí ATMEGA644 a ATMEGA644PA. Je podrobně rozebrána vnitřní struktura mikrokontroléru, jeho paměťových prostorů a jeho periferií. Hlavním cílem práce je návrh mikropočítačové jednotky, obsahující zdroj, A/D převodník, proudovou smyčku, teploměr, akcelerometr, rozšiřující obvod a komunikační rozhranní. Jednotka slouží pro sběr dat, komunikaci s externími zařízeními a plní mnoho dalších funkcí. Práce obsahuje popis použitých komponent. Poslední část je věnována vývoji softwaru pro mikrokontrolér(firmware), který bude zajišťovat požadované funkce celé jednotky.
|
|
|
Využití otevřených nástrojů pro monitoring přístupové sítě
Scripnic, Dmitrii ; Sládok, Ondřej (oponent) ; Grenar, David (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabýva monitorováním sítě. V této práci byla provedena teoretická analýza známých monitorovacích systémů a také popsána jejich architektura, vlastnosti a práce s těmito systémy. Následně byla provedena srovnávací charakteristika všech popsaných systémů. Na začátku praktické části byla provedena instalace a konfigurace všech monitorovacích systémů a následně jejich vyhodnocení. Druhá část se zabývá monitorovacímu systému Zabbix, kde byl kladen větší důraz na sledování zpoždění IP služeb.
|
|
|
Akcelerace částicových rojů PSO pomocí GPU
Záň, Drahoslav ; Petrlík, Jiří (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce sa zabývá populačně založenou stochastickou optimalizační technikou PSO (Particle Swarm Optimization) a její akcelerací. Jedná se o jednoduchou, ale velmi efektivní techniku, určenou k řešení složitých multidimenzionálních problémů, která nachází uplatnění v široké oblasti aplikací. Cílem práce je vytvořit paralelní implementaci tohoto algoritmu s důrazem na co nejvyšší zrychlení výpočtu. K tomuto účelu byla zvolena grafická karta (GPU), která v dnešních dobách poskytuje cenově dostupný, masivní výpočetní výkon. Za účelem vyhodnocení přínosu akcelerace s využitím GPU byly vytvořeny a porovnávány dvě aplikace řešící problém odvozený od známého NP-těžkého problému Knapsack. Akcelerovaná aplikace na GPU vykazuje až 5-násobné průměrné a téměř 10-násobné maximální zrychlení výpočtu oproti optimalizované aplikaci pro vícejádrový procesor, ze které vycházela.
|
|
|
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).
|
|
| |
host ::
RSS.