|
| |
|
|
Lámání hesel pomocí Rainbow Tables na GPU
Jahoda, David ; Holop, Patrik (oponent) ; Malinka, Kamil (vedoucí práce)
Práce se zabývá návrhem a řešením nástroje pro lámání hesel pomocí Rainbow tables za využití GPU akcelerace. Důraz je kladen výkon nástroje, použití soudobých softwarových i hardwarových prostředků. V experimentální části se pak zabývá porovnáním s dosavadními řešeními využívající Rainbow tables a účinnost protiopatření vůči nim.
|
|
|
Akcelerace komprese dat v prostředí paralelních architektur
Juránek, Luboš ; Tříska, Vít (oponent) ; Šimek, Václav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá využitím paralelních architektur, zejména GPU, pro akceleraci vybraných bezeztrátových komprimačních algoritmů, založených na statistické metodě, a transformací, měnící entropii vstupních dat pro dosažení lepšího kompresního poměru. V této bakalářské práci jsou také teoreticky shrnuty obecné informace o paralelních architekturách a možností programování na nich, hlavně pomocí technologií NVIDIA CUDA a OpenCL.
|
|
|
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
|
|
|
Aproximace hlubokých neuronových sítí
Stodůlka, Martin ; Mrázek, Vojtěch (oponent) ; Vaverka, Filip (vedoucí práce)
Cílem mé práce je zjistit vliv a dopad aproximovaného počítání na přesnost hluboké neuronové sítě, konkrétně neuronové sítě pro klasifikaci obrazu. Pro implementaci neuronové sítě byla použita varianta frameworku Caffe zvaná Ristretto-caffe, která byla rozšířena o možnost použití aproximovaných operací v konvolučních vrstvách. pro používání aproximovaných komponent. Aproximované počítání bylo použito na násobení v dopředné propagaci při konvoluci. Jako aproximované komponenty byly zvoleny komponenty z knihovny Evoapproxlib.
|
|
|
Metody klasifikace síťového provozu
Jacko, Michal ; Ovšonka, Daniel (oponent) ; Barabas, Maroš (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá problémom detekcie anomálií v sieťovej prevádzke a klasifikácie sieťových tokov. Na základe existujúcich metód popisuje práca návrh a implementáciu nástroja, pomocou ktorého je možné automaticky klasifikovať sieťové toky. Nástroj využíva platformu CUDA na spracovanie sieťových dát a výpočet metrík sieťových tokov pomocou grafickej karty. Spracované toky sú následne klasifikované navrhnutými metódami pre detekciu sieťových anomálii.
|
|
|
Zpracování obrazu s velkými datovými toky - využití CUDA/OpenCL
Sedláček, Filip ; Klečka, Jan (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
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.
|
|
|
Interaktivní simulace chování tkaniny akcelerovaná pomocí GPU
Melichar, Vojtěch ; Klepárník, Petr (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá interaktivní simulací chování tkanin s využitím GPU pro obecné výpočty. V první části jsou rozebrány všechny technologie, které jsou následně využity při implementaci programu. Druhá část poté diskutuje různé způsoby řešení simulací. Především se věnuje částicovým systémům, které patří k nejpoužívanějším metodám. Následně je navržen program, který je v rámci této práce také implementován. Implementace proběhla ve čtyřech různých variantách. První variantou je čistě CPU implementace, druhou variantou je optimalizace CPU implementace pomocí technologie OpenMP. Z těchto implementací vychází CUDA implemntace. Poslední zde implementovanou variantou byla optimalizovaná CUDA implementace. Na závěr práce jsou všechny implementace vyhodnoceny z pohledu jejich výpočetní složitosti a vhodnosti pro použití v grafice počítané v reálném čase.
|
|
|
Akcelerace ultrazvukových simulací pomocí multi-GPU systémů
Stodůlka, Martin ; Vaverka, Filip (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
V této práci je kladen důraz na multi - GPU systémy a využití CUDA unifikované paměti.Hlavním cílem je akcelerovat výpočet 3D FFT, který je hlavní součástí simulací knihovny k- Wave .K- Wave je C++/ Matlab knihovna určena pro simulaci šíření ultrazvukových vln v 1D , 2D nebo 3D prostoru.Akcelerace těchto funkcí je potřebná, jelikož se jedná o výpočetně náročně simulace.
|
|
|
Paralelní zpracování signálů pomocí GPU
Václavík, Jiří ; Frýza, Tomáš (oponent) ; Mego, Roman (vedoucí práce)
Práce v úvodu naznačuje historii vzniku moderních grafických procesorů. V teoretické části textu je popsáno minimum k programovacímu modelu nutnému k naprogramování jednoduchých DSP algoritmů. Další část potom zpracovává tři běžné algoritmy pro zpracování signálu - filtr s konečnou impulsní odezvou, naivní implementaci diskrétní kosinové transformace typu II. a rychlou Fourierovu transformaci. Pro demonstraci paralelních možnosti GPU byl vybrán algoritmus kódování obrazových dat JPEG komprese, na kterém jsou dobře patrné výhody i nevýhody paralelního zpracování dat a kompromisy, po kterých je nutné sáhnout.
|
host ::
RSS.