|
| |
|
|
Paralelizace sledování paprsku
Čižek, Martin ; Juránek, Roman (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Sledování paprsku je rozšířenou metodou realistického zobrazování počítačových scén. Její hlavní nevýhodou je časová náročnost na výpočet obrázku, proto se často paralelizuje. Tato práce se věnuje popisu sledování paprsku a paralelizaci jako takové. Vysvětluje způsob, jakým se dá sledování paprsku paralelizovat, ale i rozbor problémů, které u této paralelizace vznikají. Výsledkem je implementace aplikace, která paralelně na hodně počítačích zobrazuje scénu pomocí zvoleného softvéru a porovnání úspěšnosti této paralelní aplikace.
|
|
|
Paralelní genetický algoritmus
Trupl, Jan ; Kobliha, Miloš (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Práce popisuje návrh a implementaci různých evolučních algoritmů, vylepšených tak, aby mohly využívat výhod paralelismu na víceprocesorových systémech, a zároveň umožňovaly, aby výpočet probíhal na více počítačích v počítačové síti. Algoritmy jsou určeny k hledání globálního extrému funkce několika proměnných. Jsou nastíněny různé zajímavé optimalizační problémy a možnosti jejich řešení právě pomocí evolučních algoritmů. V práci je rovněž rozebíráno použití knihovny rozhraní MPI (message passing interface) a OpenMP, v rozsahu nutném pro pochopení problematiky implementace paralelních evolučních algoritmů.
|
|
|
Paralelní genetický algoritmus
Trupl, Jan ; Kobliha, Miloš (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Práce popisuje návrh a implementaci různých evolučních algoritmů, vylepšených tak, aby mohly využívat výhod paralelismu na víceprocesorových systémech, a zároveň umožňovaly, aby výpočet probíhal na více počítačích v počítačové síti. Algoritmy jsou určeny k hledání globálního extrému funkce několika proměnných. Jsou nastíněny různé zajímavé optimalizační problémy a možnosti jejich řešení právě pomocí evolučních algoritmů. V práci je rovněž rozebíráno použití knihovny rozhraní MPI (message passing interface) a OpenMP, v rozsahu nutném pro pochopení problematiky implementace paralelních evolučních algoritmů.
|
|
|
Optimalizace distribuovaného I/O subsystému projektu k-Wave
Vysocký, Ondřej ; Hrbáček, Radek (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Práce se zabývá řešením efektivního paralelního zápisu velkých objemů dat na souborovém systému Lustre. Cílový program je navržen pro projekt k-Wave simulující šíření akustických a ultrazvukových vln. Tato simulace pro svou výpočetní a datovou náročnost vyžaduje spouštění na superpočítači a implementaci pomocí knihoven pro paralelní zpracování (Open MPI) a pro uložení velkých objemů dat (HDF5). Výsledný program je implementován v jazyce C s využitím zmíněných knihoven. Správným nastavením souborového systému Lustre bylo dosaženo rychlosti 2,5 GB/s, jež odpovídá 5-ti násobnému zrychlení nativního zápisu, který byl následně pomocí techniky agregace dat zrychlen až na 3 GB/s, což naráží na teoretické limity diskového pole superpočítače Anselm.
|
|
| |
|
|
Paralelizace sledování paprsku
Čižek, Martin ; Juránek, Roman (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Sledování paprsku je rozšířenou metodou realistického zobrazování počítačových scén. Její hlavní nevýhodou je časová náročnost na výpočet obrázku, proto se často paralelizuje. Tato práce se věnuje popisu sledování paprsku a paralelizaci jako takové. Vysvětluje způsob, jakým se dá sledování paprsku paralelizovat, ale i rozbor problémů, které u této paralelizace vznikají. Výsledkem je implementace aplikace, která paralelně na hodně počítačích zobrazuje scénu pomocí zvoleného softvéru a porovnání úspěšnosti této paralelní aplikace.
|
|
|
Design and performance monitoring of a HPC cluster
Jiroušek, Ondřej
For high performance computing (HPC), clusters of workstations are becoming very popular platforms, but performance of these systems is harder to predict than on the traditional massively parallel machines. The process by which a low-cost, high performance Beowulf-style Linux cluster was built is discussed in the paper. The first tests of several parallel tasks and the estimation of the performance of the cluster is shortly described.
|
host ::
RSS.