|
|
Numerická simulace šíření tepla s využitím GPU
Hradecký, Michal ; Vašíček, Zdeněk (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá numerickou simulací šíření tepla v lidských tkáních. Navržený algoritmus pracuje s metodou konečných diferencí v časové doméně (FDTD), kterou aplikuje na řídící rovnici popisující tento systém. Pro implementaci je využito moderní grafické karty, jejíž výkon je porovnán s efektivní implementací na vícejádrovém procesoru. Výstupem práce je sada několika rozdílně optimalizovaných algoritmů pro grafické karty firmy NVIDIA. Experimentální výsledky ukazují, že využití sdílené paměti je v tomto případě kontraproduktivní a nejlepšího výsledku dosáhl algoritmus založený na registrech. Celkové zrychlení dosažené pomocí karty NVIDIA GeForce GTX 580 vzhledem k 4 jádrovému procesoru Intel Core i7 920 činí 18,5, což koresponduje s teoretickými možnostmi obou architektur.
|
|
|
Asynchronous and parallel programming in .NET framework 4 and 4.5 using C#
Manasievski, Milan ; Brožek, Jiří (vedoucí práce) ; Petr, Petr (oponent)
Tato diplomová práce se bude zabývat na asynchronní a paralelní programování v rozhraní .NET framework verze 4 a verze 4.5. Cílem této práce bude prokázat a poskytovat lepší přehled o modelu task-programing aplikace ktery Microsoft představil a porovnávat různé aplikace z hlediska rychlosti a řádky kódu slouží k zápisu pak a rozdíly mezi nimi pomocí jednoduché statistiky. Pomocí literatury jsem shromáždil, vám vysvětlí, co by bylo nejlepší způsoby, jak dosáhnout rovnoběžnosti o žádostech, psát o návrhové vzory použité a poskytovat výstřižky kódu, které vám pomohou čtenáři získat lepší celkové pochopení úloh paralelní knihovny a výhody, které dává ve srovnání starších metod a sekvenční programování.
|
|
|
Numerická simulace šíření tepla s využitím GPU
Hradecký, Michal ; Vašíček, Zdeněk (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá numerickou simulací šíření tepla v lidských tkáních. Navržený algoritmus pracuje s metodou konečných diferencí v časové doméně (FDTD), kterou aplikuje na řídící rovnici popisující tento systém. Pro implementaci je využito moderní grafické karty, jejíž výkon je porovnán s efektivní implementací na vícejádrovém procesoru. Výstupem práce je sada několika rozdílně optimalizovaných algoritmů pro grafické karty firmy NVIDIA. Experimentální výsledky ukazují, že využití sdílené paměti je v tomto případě kontraproduktivní a nejlepšího výsledku dosáhl algoritmus založený na registrech. Celkové zrychlení dosažené pomocí karty NVIDIA GeForce GTX 580 vzhledem k 4 jádrovému procesoru Intel Core i7 920 činí 18,5, což koresponduje s teoretickými možnostmi obou architektur.
|
host ::
RSS.