|
|
Ray tracing na architektuře CUDA
Bidmon, Lukáš ; Polok, Lukáš (oponent) ; Bařina, David (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá využitím grafických karet podporujících CUDA pro výpočet ray tracingu. Nejdříve je představen klasický rekurzivní algoritmus pro ray tracing a je uveden matematický základ, použitý při výpočtech, pro implementovaná tělesa. Dále je představena architektura nVidia CUDA a jsou uvedeny odlišnosti od výpočtů prováděných na CPU. Následuje návrh algoritmu, kde jsou rozebrány úpravy nutné pro běh na GPU. Část o implementaci se zabývá průběhem programu a využitím paměti. Nakonec jsou uvedeny výsledky testování a porovnání výkonu CPU a GPU implementace.
|
|
|
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.
|
|
|
Akcelerace RSA na GPU
Balogh, Tomáš ; Jaroš, Jiří (oponent) ; Vašíček, Zdeněk (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá implementací obecného algoritmu RSA prostřednictvím Montgomeryho násobení pro grafické karty. Pro vybranou platformu CUDA jsou vytvořeny čtyři verze implementace s cílem dosáhnutí co nejvyššího zrychlení výpočtu v porovnání s výpočtem na procesoru. Zrychlení výpočtu je kromě jiného dosaženo paralelizací aritmetických operací sčítání a násobení velkých čísel.
|
|
|
Akcelerace genetického algoritmu s využitím GPU
Pospíchal, Petr ; Šimek, Václav (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Tento text představuje diplomovou práci se zaměřením na akceleraci Genetických algoritmů s použitím grafických čipů. První část popisuje Genetické algoritmy a s ním související populaci, chromozom, křížení, mutaci a selekci. Další část je věnována možnostem využití grafických karet jako prostředku pro obecné výpočty, kde jsou popsány jak možnosti programovatelné grafické pipeline s použitím DirectX/OpenGL a Cg, tak specializované knihovny pro GPGPU se zaměřením na architekturu CUDA. Další kapitola se zaměřuje na návrh implementace s použitím GPU, popsány jsou PGA modely a dílčí problémy, jako jsou rychlé řazení a generování náhodných čísel. Následují detaily implementace -- migrace, křížení a selekce mapovaná na CUDA softwarový model. Závěrem je provedeno srovnání rychlosti a kvality CPU a GPU části.
|
|
|
Rozvoj inverzních úloh vedení tepla řešených s využitím optimalizačních postupů a vysokého stupně paralelizace
Ondroušková, Jana ; Skarolek, Antonín (oponent) ; Brestovič, Tomáš (oponent) ; Horský, Jaroslav (vedoucí práce)
V metalurgii je důležité znát účinnost chlazení jak samotného produktu, tak i všech pracovních válců pro dosažení maximální kvality daného produktu a dlouhé životnosti pracovních válců. Tuto účinnost chlazení lze zkoumat pomocí součinitele přestupu tepla a povrchových teplot. Povrchová teplota se dá během chlazení těžko změřit. Proto je lepší ji spolu se součinitelem přestupu tepla získávat pomocí inverzní úlohy vedení tepla. Výpočet však není nejjednodušší a využívá se odhadovaných hodnot, které se následně pomocí přímé úlohy vedení tepla ověřují. Časová náročnost takovéto úlohy může být i několik dnů až týdnů dle složitosti modelu. Jsou tak tendence výpočtový čas zkrátit. Tato dizertační práce se tak zabývá možným způsobem zkrácení času výpočtu inverzní úlohy vedení tepla, kterým je paralelizace inverzní úlohy vedení tepla a její převedení na grafickou kartu, která má větší výpočtový výkon než procesor (CPU). Na jednom počítači může být více výpočtových zařízení, proto se v této práci srovnávají výpočtové časy na různých typech zařízení. Dále se zabývá získáváním povrchových teplot do výpočtu pomocí řádkového infračerveného skeneru a využití inverzní úlohy vedení tepla pro dopočítání povrchové teploty a součinitele přestupu tepla při průjezdu testovacího vzorku pod chladící sekcí při chlazení vysokotlakými tryskami.
|
|
|
Realizace vybraných výpočtů pomocí grafických karet
Schreiber, Petr ; Krejsa, Jiří (oponent) ; Ondroušek, Vít (vedoucí práce)
Práce pojednává o současných možnostech využití grafického hardware jakožto platformy pro provádění paralelních výpočtů. Text se zaměřuje na novou technologii OpenCL, která umožňuje pomocí stejného vysokoúrovňového kódu plně využít potenciálu vícejádrových procesorů a moderních grafických karet, bez vazby na specifického výrobce či operační systém. Autor předkládá čtenáři knihovny a nástroje založené na OpenCL spolu s praktickými příklady a vlastními postřehy ohledně současného stavu této technologie.
|
|
|
Ray tracing na architektuře CUDA
Bidmon, Lukáš ; Polok, Lukáš (oponent) ; Bařina, David (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá využitím grafických karet podporujících CUDA pro výpočet ray tracingu. Nejdříve je představen klasický rekurzivní algoritmus pro ray tracing a je uveden matematický základ, použitý při výpočtech, pro implementovaná tělesa. Dále je představena architektura nVidia CUDA a jsou uvedeny odlišnosti od výpočtů prováděných na CPU. Následuje návrh algoritmu, kde jsou rozebrány úpravy nutné pro běh na GPU. Část o implementaci se zabývá průběhem programu a využitím paměti. Nakonec jsou uvedeny výsledky testování a porovnání výkonu CPU a GPU implementace.
|
|
|
Akcelerace RSA na GPU
Balogh, Tomáš ; Jaroš, Jiří (oponent) ; Vašíček, Zdeněk (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá implementací obecného algoritmu RSA prostřednictvím Montgomeryho násobení pro grafické karty. Pro vybranou platformu CUDA jsou vytvořeny čtyři verze implementace s cílem dosáhnutí co nejvyššího zrychlení výpočtu v porovnání s výpočtem na procesoru. Zrychlení výpočtu je kromě jiného dosaženo paralelizací aritmetických operací sčítání a násobení velkých čísel.
|
|
|
Akcelerace genetického algoritmu s využitím GPU
Pospíchal, Petr ; Šimek, Václav (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Tento text představuje diplomovou práci se zaměřením na akceleraci Genetických algoritmů s použitím grafických čipů. První část popisuje Genetické algoritmy a s ním související populaci, chromozom, křížení, mutaci a selekci. Další část je věnována možnostem využití grafických karet jako prostředku pro obecné výpočty, kde jsou popsány jak možnosti programovatelné grafické pipeline s použitím DirectX/OpenGL a Cg, tak specializované knihovny pro GPGPU se zaměřením na architekturu CUDA. Další kapitola se zaměřuje na návrh implementace s použitím GPU, popsány jsou PGA modely a dílčí problémy, jako jsou rychlé řazení a generování náhodných čísel. Následují detaily implementace -- migrace, křížení a selekce mapovaná na CUDA softwarový model. Závěrem je provedeno srovnání rychlosti a kvality CPU a GPU části.
|
|
|
Rozvoj inverzních úloh vedení tepla řešených s využitím optimalizačních postupů a vysokého stupně paralelizace
Ondroušková, Jana ; Skarolek, Antonín (oponent) ; Brestovič, Tomáš (oponent) ; Horský, Jaroslav (vedoucí práce)
V metalurgii je důležité znát účinnost chlazení jak samotného produktu, tak i všech pracovních válců pro dosažení maximální kvality daného produktu a dlouhé životnosti pracovních válců. Tuto účinnost chlazení lze zkoumat pomocí součinitele přestupu tepla a povrchových teplot. Povrchová teplota se dá během chlazení těžko změřit. Proto je lepší ji spolu se součinitelem přestupu tepla získávat pomocí inverzní úlohy vedení tepla. Výpočet však není nejjednodušší a využívá se odhadovaných hodnot, které se následně pomocí přímé úlohy vedení tepla ověřují. Časová náročnost takovéto úlohy může být i několik dnů až týdnů dle složitosti modelu. Jsou tak tendence výpočtový čas zkrátit. Tato dizertační práce se tak zabývá možným způsobem zkrácení času výpočtu inverzní úlohy vedení tepla, kterým je paralelizace inverzní úlohy vedení tepla a její převedení na grafickou kartu, která má větší výpočtový výkon než procesor (CPU). Na jednom počítači může být více výpočtových zařízení, proto se v této práci srovnávají výpočtové časy na různých typech zařízení. Dále se zabývá získáváním povrchových teplot do výpočtu pomocí řádkového infračerveného skeneru a využití inverzní úlohy vedení tepla pro dopočítání povrchové teploty a součinitele přestupu tepla při průjezdu testovacího vzorku pod chladící sekcí při chlazení vysokotlakými tryskami.
|
host ::
RSS.