|
|
On-the-fly compression in time-domain ultrasound simulations
Klepárník, Petr ; Fura, Łukasz (oponent) ; Krupa, Petr (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
This work proposes a new compression method and its application in the framework of time-domain ultrasound simulations, specializing in high-intensity focused ultrasound (HIFU). Large-scale numerical simulations of HIFU, important for model-based treatment planning, generate large amounts of data. A simulation typically requires hundreds of gigabytes of storage. The goal of using this method is to significantly save computing resources while maintaining sufficient quality of the simulation outputs. At the core of this work, experimental simulations are presented, which show that the proposed compression method and its use for on-the-fly calculation of the average acoustic intensity during the simulation bring significant improvements. The main advantage is to a large extent (up to 99 %) reduced consumption of precious disk space and approximately the same requirement for operational memory during simulation, which can significantly reduce the price of the computing platform. Compression does not adversely affect the overall simulation time. The accuracy of the new method was evaluated using thermal simulations. Using the new method, the same results are achieved in ablated tissue determination as in other approaches.
|
|
|
Instalace a konfigurace Octave výpočetního clusteru
Mikulka, Zdeněk ; Hasmanda, Martin (oponent) ; Sysel, Petr (vedoucí práce)
Tato práce obsahuje podrobný návrh pro instalaci a konfiguraci výpočetního klastru primárně určeného pro paralelní výpočty v aplikace Octave. Jsou zde popsány jednotlivé komponenty klastru, způsob jejich zapojení a nastavení. Klastr je postaven na operačním systému GNU\Linux a rozhraní MPI. Návrh umožňuje nasezení tohoto klastru na počítačích učebny, ve které probíhá výuka.
|
|
|
Instalace a konfigurace Octave výpočetního clusteru
Mikulka, Zdeněk ; Hasmanda, Martin (oponent) ; Sysel, Petr (vedoucí práce)
Tato práce obsahuje podrobný návrh pro instalaci a konfiguraci výpočetního klastru primárně určeného pro paralelní výpočty v aplikace Octave. Jsou zde popsány jednotlivé komponenty klastru, způsob jejich zapojení a nastavení. Klastr je postaven na operačním systému GNU\Linux a rozhraní MPI. Návrh umožňuje nasezení tohoto klastru na počítačích učebny, ve které probíhá výuka.
|
|
|
Instalace a konfigurace Octave výpočetního clusteru
Mikulka, Zdeněk ; Hasmanda, Martin (oponent) ; Sysel, Petr (vedoucí práce)
Tato práce obsahuje podrobný návrh pro instalaci a konfiguraci výpočetního klastru primárně určeného pro paralelní výpočty v aplikace Octave. Jsou zde popsány jednotlivé komponenty klastru, způsob jejich zapojení a nastavení. Klastr je postaven na operačním systému GNU\Linux a rozhraní MPI. Návrh umožňuje nasezení tohoto klastru na počítačích učebny, ve které probíhá výuka.
|
|
|
High-Performance Analytics (HPA)
Soukup, Petr ; Pour, Jan (vedoucí práce) ; Novotný, Ota (oponent)
Diplomová práce na téma Vysoce výkonné analýzy (High-Performance Analytics) má za cíl získat strukturovaný přehled řešení vysoce výkonných metod pro zpracování dat. Úvod práce se zabývá vymezením oblasti primárního a sekundárního zpracování dat, dále je diskutována nevhodnost primárních systémů pro analytické zpracování. Nástup mobilních zařízení, moderních informačních technologií a dalších zapříčinil zásadní změnu charakteru dat. Podstatná část práce je věnována právě historickému zlomu v nových přístupech k analytickému zpracování dat, jejž zapříčinil nyní často skloňovaný odborný termín Velká data (Big Data). V závěru teoretické části jsou diskutovány systémové zdroje, jenž se velkou měrou podílejí na nových přístupech k onomu analytickému zpracování a na samotných technologických řešení Vysoce výkonné analýzy (High-Performance Analytics). Praktická část práce je zaměřena na výkonové porovnání konvenční metody pro zpracování dat a jedné z vysoce výkonných metod Vysoce výkonné analýzy (High-Performance Analytics) konkrétně zpracování dat paměti (In-Memory Analytics). Srovnání jednotlivých řešení je realizováno na identickém prostředí výkonného analytického serveru. Metody jsou aplikovány na určitém vzorku dat, jejichž objem je zvětšován po každé sérii uskutečněného měření. Závěr práce vyhodnocuje získané hodnoty výkonových testů a diskutuje možnost použití jednotlivých metod High-Performance Analytics.
|
|
| |
host ::
RSS.