|
|
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.
|
|
| |
|
|
Porovnání výkonnosti knihoven pro výpočty na GPU
Kula, Michal ; Korček, Pavol (oponent) ; Pospíchal, Petr (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá principy práce grafických adaptérů, jejich nasazením pro běžné výpočty za pomoci grafických knihoven a porovnáním těchto knihoven. V práci je vysvětlena vhodnost využití grafických adapterů pro různé výpočty, omezení a efektivnost použití programovacích metod na základě principů práce grafických adaptérů. Jsou zde porovnávány grafické knihovny Nvidia Cuda, OpenCL a to jak v rychlosti přenosů dat, tak při jednoduchých a komplexních výpočtech. Výsledkem práce je vyhodnocení testů a zhodnocení vhodnosti využití grafických knihoven ve vybraných výpočtech.
|
|
|
Dynamický částicový systém jako účinný nástroj pro statistické vzorkování
Mašek, Jan ; Šejnoha,, Jiří (oponent) ; Kruis,, Jaroslav (oponent) ; Vořechovský, Miroslav (vedoucí práce)
Předložená dizertační práce se zabývá vývojem nového výkonného nástroje pro optimalizaci rovnoměrnosti bodových vzorků. Sekvence rovnoměrně rozmístěných bodů nacházejí uplatnění například jako sady integračních bodů při analýze počítačových modelů pomocí integrace metodami typu Monte Carlo. Pokud je zkoumaná funkce považována za neznámou, jedinou cestou, jak snížit horní mez chyby odhadu integrálu, je optimalizace rovnoměrnosti použitých integračních bodů. Mezi cíle dizertační práce se předně řadí studium současně používaných kritérií pro ohodnocení nebo optimalizaci rovnoměrnosti bodových vzorků. Je předloženo kritické zhodnocení vybraných kritérií rovnoměrnosti. Pro nápravu vybraných nežádoucích vlastností bodových vzorků byla provedena úprava obecně formulovaného optimalizačního kritéria phi. Po zavedení periodického návrhového prostoru a odvození formulace kritéria, která nezávisí na měřítku úlohy, bylo docíleno soběpodobných bodových vzorků, které jsou statisticky i prostorově rovnoměrné. Vyvinutý optimalizační algoritmus se opírá o představu o fyzikální podobnosti mezi sadou optimalizovaných bodů a dynamického systému vzájemně se odpuzujících částic. Simulace takového hyper-dimenzionálního částicového systému je ovšem značně výpočetně náročným úkolem. Proto bylo přikročeno k implementaci efektivního řešení pomocí masivně paralelní platformy Nvidia CUDA. Důležitou částí práce bylo proto též intenzivní studium této komplexní architektury, které bylo nezbytné k plnému využití jejího potenciálu.
|
|
|
Akcelerace algoritmů komprese dat s využitím GPU
Cacek, Pavel ; Drábek, Vladimír (oponent) ; Šimek, Václav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá možnostmi akcelerace kompresního algoritmu na grafické kartě. Konkrétním zkoumaným algoritmem je kompresní algoritmus JPEG, který se používá pro kompresi obrazových dat. V textu jsou nejprve představeny technologie, pomocí kterých můžeme využívat výpočetní sílu grafických karet. Dále se práce zaměřuje na teoretický popis algoritmu JPEG a následně je popsána jeho implementace pomocí OpenCL a NVIDIA CUDA. Nakonec je provedeno srovnání výkonu těchto GPGPU technologií.
|
|
|
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.
|
|
|
Využití paralelizace při numerickém řešení úloh nelineární dynamiky
Rek, Václav ; Krejsa,, Martin (oponent) ; Vala, Jiří (oponent) ; Němec, Ivan (vedoucí práce)
Hlavním cílem této práce je prozkoumání možností využití paralelizace v numerických výpočtech nelineární dynamiky. V poslední dekádě došlo k dramatickému nástupu vícejádrových a výceprocesorových systému v kombinaci s možnostmi, které nyní poskytují moderní počítačové sítě. Komplexnost a velikost řešených modelů se neustále zvyšuje a díky vysoké výpočetní náročnosti úloh dynamiky a statiky konstrukcí, a to především kvůli jejich často nelineárnímu charakteru, je jakákoliv možnost urychlení výpočetních procedur více než žádoucí. Jelikož se jedná o relativně nové odvětví, řada algoritmů a konkrétních paralelních implementací je stále ve stádiu vývoje a výzkumu, a to i proto, že pokroky v oblasti počítačového hardwaru rapidně vzrůstají a s tím vznikají další otázky, jak nejlépe využít dostupný výpočetní výkon. Navržený paralelní model je založený na explicitní formě metodě konečných prvků, která ze své podstaty poskytuje možnost efektivní paralelizace. Zkoumány jsou pak možnosti využití vícejádrovch procesorů, ale i hybridního paralelního modelu kombinujícího možnosti vícejádrových procesorů a paralelní formy na počítačové síti. Navržené přístupy jsou pak testovány při numerickém řešení kontaktní/impaktní úlohy skořepinových konstrukcí.
|
|
|
GPU akcelerace grafových algoritmů
Lorenc, David ; Andriushchenko, Roman (oponent) ; Češka, Milan (vedoucí práce)
V této bakalářské práci se budu zabývat akcelerací algoritmu BFS (Breadth-first search) na grafické kartě. Jedná se algoritmus určený k průchodu grafem do šířky. Vysvětlím základní techniky paralelizace rozdělené podle Flynnovy klasifikace. Dále se budu zabývat stávajícími metodami paralelizace BFS na GPU. Následně provedu strukturované experimenty všech přístupů na stejném datasetu, porovnám a zhodnotím výsledky. Pro někoho nového je velice těžké se zorientovat v té to oblasti, z důvodu rozsáhlosti, chtěl jsem vytvořit práci která provede programátora začínajícího s paralelizací na GPU a umožní mu tak snazší vhled do této problematiky. Dále jsem se zaměřil na strukturované testování jednotlivých přístupů z různých prací a zhodnotil je z důvodu přehledu výkonosti přístupů na jednom místě. Čtenář tedy může vidět, který z nich je nejvhodnější pro jeho potřebu. Srozumitelné vysvětlení teorie týkající se technik a problémů paralelizace, popis hardwarového a softwarového konceptu NVDIA Cuda. Představení možností reprezentace grafů v paměti a vysvětlení proč se používá reprezentace grafu za pomocí listu sousednosti. Popis jednotlivých přístupů a jejich testování, na základě výsledků zhodnocení efektivity přístupů.
|
|
|
Využití paralelizace při numerickém řešení úloh nelineární dynamiky
Rek, Václav ; Krejsa,, Martin (oponent) ; Vala, Jiří (oponent) ; Němec, Ivan (vedoucí práce)
Hlavním cílem této práce je prozkoumání možností využití paralelizace v numerických výpočtech nelineární dynamiky. V poslední dekádě došlo k dramatickému nástupu vícejádrových a výceprocesorových systému v kombinaci s možnostmi, které nyní poskytují moderní počítačové sítě. Komplexnost a velikost řešených modelů se neustále zvyšuje a díky vysoké výpočetní náročnosti úloh dynamiky a statiky konstrukcí, a to především kvůli jejich často nelineárnímu charakteru, je jakákoliv možnost urychlení výpočetních procedur více než žádoucí. Jelikož se jedná o relativně nové odvětví, řada algoritmů a konkrétních paralelních implementací je stále ve stádiu vývoje a výzkumu, a to i proto, že pokroky v oblasti počítačového hardwaru rapidně vzrůstají a s tím vznikají další otázky, jak nejlépe využít dostupný výpočetní výkon. Navržený paralelní model je založený na explicitní formě metodě konečných prvků, která ze své podstaty poskytuje možnost efektivní paralelizace. Zkoumány jsou pak možnosti využití vícejádrovch procesorů, ale i hybridního paralelního modelu kombinujícího možnosti vícejádrových procesorů a paralelní formy na počítačové síti. Navržené přístupy jsou pak testovány při numerickém řešení kontaktní/impaktní úlohy skořepinových konstrukcí.
|
|
|
Dynamický částicový systém jako účinný nástroj pro statistické vzorkování
Mašek, Jan ; Šejnoha,, Jiří (oponent) ; Kruis,, Jaroslav (oponent) ; Vořechovský, Miroslav (vedoucí práce)
Předložená dizertační práce se zabývá vývojem nového výkonného nástroje pro optimalizaci rovnoměrnosti bodových vzorků. Sekvence rovnoměrně rozmístěných bodů nacházejí uplatnění například jako sady integračních bodů při analýze počítačových modelů pomocí integrace metodami typu Monte Carlo. Pokud je zkoumaná funkce považována za neznámou, jedinou cestou, jak snížit horní mez chyby odhadu integrálu, je optimalizace rovnoměrnosti použitých integračních bodů. Mezi cíle dizertační práce se předně řadí studium současně používaných kritérií pro ohodnocení nebo optimalizaci rovnoměrnosti bodových vzorků. Je předloženo kritické zhodnocení vybraných kritérií rovnoměrnosti. Pro nápravu vybraných nežádoucích vlastností bodových vzorků byla provedena úprava obecně formulovaného optimalizačního kritéria phi. Po zavedení periodického návrhového prostoru a odvození formulace kritéria, která nezávisí na měřítku úlohy, bylo docíleno soběpodobných bodových vzorků, které jsou statisticky i prostorově rovnoměrné. Vyvinutý optimalizační algoritmus se opírá o představu o fyzikální podobnosti mezi sadou optimalizovaných bodů a dynamického systému vzájemně se odpuzujících částic. Simulace takového hyper-dimenzionálního částicového systému je ovšem značně výpočetně náročným úkolem. Proto bylo přikročeno k implementaci efektivního řešení pomocí masivně paralelní platformy Nvidia CUDA. Důležitou částí práce bylo proto též intenzivní studium této komplexní architektury, které bylo nezbytné k plnému využití jejího potenciálu.
|
host ::
RSS.