|
|
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.
|
|
|
Využití paralelizovaných matematických operací v oblasti zpracování dat
Polášek, Jaromír ; Ležák, Petr (oponent) ; Mžourek, Zdeněk (vedoucí práce)
Tato Bakalářská práce se zabývá zrychlení výpočtů funkcí paralelními výpočty, zprostředkovaných grafickými kartami NVDIA, prostřednictvím technologie CUDA. Teoretická část popisuje obecné principy paralelních výpočtů a základní vlastnosti a parametry grafických karet NVDIA. Teoretické část se také věnuje základním principům technologie CUDA. Konec teoretické části se věnuje knihovnám FFTW a CuFFT. Praktická část se zabývá srovnání výkonu GPU a CPU na funkcích filter2D a Canny a možnostem praktického zrychlení výpočtu rychlé konvoluce. V praktické části jsou také popsány ukázky kódu, který byly použity pro srovnání výkonu GPU a CPU. Výsledky těchto programů jsou následně zaneseny do grafů a zhodnoceny.
|
|
|
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.
|
|
|
Využití paralelizovaných matematických operací v oblasti zpracování dat
Polášek, Jaromír ; Ležák, Petr (oponent) ; Mžourek, Zdeněk (vedoucí práce)
Tato Bakalářská práce se zabývá zrychlení výpočtů funkcí paralelními výpočty, zprostředkovaných grafickými kartami NVDIA, prostřednictvím technologie CUDA. Teoretická část popisuje obecné principy paralelních výpočtů a základní vlastnosti a parametry grafických karet NVDIA. Teoretické část se také věnuje základním principům technologie CUDA. Konec teoretické části se věnuje knihovnám FFTW a CuFFT. Praktická část se zabývá srovnání výkonu GPU a CPU na funkcích filter2D a Canny a možnostem praktického zrychlení výpočtu rychlé konvoluce. V praktické části jsou také popsány ukázky kódu, který byly použity pro srovnání výkonu GPU a CPU. Výsledky těchto programů jsou následně zaneseny do grafů a zhodnoceny.
|
host ::
RSS.