Дисертації з теми "GPU Systems"
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Yuan, George Lai. "GPU compute memory systems." Thesis, University of British Columbia, 2009. http://hdl.handle.net/2429/15877.
Повний текст джерелаArnau, Jose Maria. "Energy-efficient mobile GPU systems." Doctoral thesis, Universitat Politècnica de Catalunya, 2015. http://hdl.handle.net/10803/290736.
Повний текст джерелаEl diseño de las GPUs (Graphics Procesing Units) móviles se centra fundamentalmente en el ahorro energético. Los smartphones y las tabletas son dispositivos alimentados mediante baterías y, por lo tanto, cualquier tipo de renderizado debe utilizar la menor cantidad de energía posible. Mejorar la eficiencia energética de las GPUs móviles será absolutamente necesario para alcanzar el rendimiento requirido para satisfacer las expectativas de los usuarios, sin reducir el tiempo de vida de la batería. El primer paso para optimizar el consumo energético consiste en identificar qué componentes son los principales consumidores de la batería. Estudios anteriores han identificado al banco de registros y a los accessos a memoria principal como las mayores fuentes de consumo energético en una GPU. El propósito de esta tesis es estudiar las características de los procesadores gráficos móviles y de las aplicaciones móviles con el objetivo de proponer distintas técnicas de ahorro energético. En primer lugar, la investigación se centra en desarrollar métodos energéticamente eficientes para ocultar la latencia de la memoria principal. El resultado de la investigación es una arquitectura desacoplada para los Fragment Processors de la GPU. Los resultados experimentales utilizando un simulador de ciclo y distintos juegos de Android muestran que una arquitectura desacoplada, combinada con un nivel de multithreading moderado, proporciona la solución más eficiente desde el punto de vista energético para ocultar la latencia de la memoria prinicipal. Más específicamente, la arquitectura desacoplada con sólo 4 SIMD threads/processor es capaz de alcanzar el 97% del rendimiento de una GPU más grande con 16 SIMD threads/processor, al tiempo que se reduce el consumo energético en un 20.5%. En segundo lugar, el trabajo de investigación se centró en optimizar el ancho de banda en una GPU móvil. Se realizó un estudio del uso del ancho de banda en distintos juegos de Android y se observó que la mayor parte del ancho de banda se utiliza para leer texturas. Además, se observó que frames consecutivos comparten una gran parte de las texturas. Sin embargo, la GPU no puede capturar el reuso de texturas entre frames dado que el tamaño de las texturas utilizadas por un frame es mucho mayor que la caché de segundo nivel. Basándose en este análisis, se desarrolló Parallel Frame Rendering (PFR), una técnica que solapa el procesado de multiples frames consecutivos con el objetivo de explotar el reuso de texturas entre frames y ahorrar así ancho de bando. Al procesar múltiples frames en paralelo las texturas se leen de memoria principal una vez cada dos frames en lugar de leerse en cada frame como sucede en una GPU convencional. PFR proporciona un ahorro del 23.8% en ancho de banda en promedio para distintos juegos de Android, este ahorro de ancho de banda redunda en un incremento del rendimiento del 12% y un ahorro energético del 20.1%. Por último, se mejoró PFR introduciendo un sistema hardware capaz de evitar cómputos redundantes. Un análisis de distintos juegos de Android reveló que más de un 38% de las ejecuciones del Fragment Program eran redundantes en promedio. Así pues, se propuso un sistema hardware capaz de identificar y eliminar parte de los cómputos y accessos a memoria redundantes, dicho sistema proporciona un incremento del rendimiento del 15% y un ahorro energético del 12% en promedio con respecto a una GPU móvil basada en PFR.
Arnau, Montañés Jose Maria. "Energy-efficient mobile GPU systems." Doctoral thesis, Universitat Politècnica de Catalunya, 2015. http://hdl.handle.net/10803/290736.
Повний текст джерелаEl diseño de las GPUs (Graphics Procesing Units) móviles se centra fundamentalmente en el ahorro energético. Los smartphones y las tabletas son dispositivos alimentados mediante baterías y, por lo tanto, cualquier tipo de renderizado debe utilizar la menor cantidad de energía posible. Mejorar la eficiencia energética de las GPUs móviles será absolutamente necesario para alcanzar el rendimiento requirido para satisfacer las expectativas de los usuarios, sin reducir el tiempo de vida de la batería. El primer paso para optimizar el consumo energético consiste en identificar qué componentes son los principales consumidores de la batería. Estudios anteriores han identificado al banco de registros y a los accessos a memoria principal como las mayores fuentes de consumo energético en una GPU. El propósito de esta tesis es estudiar las características de los procesadores gráficos móviles y de las aplicaciones móviles con el objetivo de proponer distintas técnicas de ahorro energético. En primer lugar, la investigación se centra en desarrollar métodos energéticamente eficientes para ocultar la latencia de la memoria principal. El resultado de la investigación es una arquitectura desacoplada para los Fragment Processors de la GPU. Los resultados experimentales utilizando un simulador de ciclo y distintos juegos de Android muestran que una arquitectura desacoplada, combinada con un nivel de multithreading moderado, proporciona la solución más eficiente desde el punto de vista energético para ocultar la latencia de la memoria prinicipal. Más específicamente, la arquitectura desacoplada con sólo 4 SIMD threads/processor es capaz de alcanzar el 97% del rendimiento de una GPU más grande con 16 SIMD threads/processor, al tiempo que se reduce el consumo energético en un 20.5%. En segundo lugar, el trabajo de investigación se centró en optimizar el ancho de banda en una GPU móvil. Se realizó un estudio del uso del ancho de banda en distintos juegos de Android y se observó que la mayor parte del ancho de banda se utiliza para leer texturas. Además, se observó que frames consecutivos comparten una gran parte de las texturas. Sin embargo, la GPU no puede capturar el reuso de texturas entre frames dado que el tamaño de las texturas utilizadas por un frame es mucho mayor que la caché de segundo nivel. Basándose en este análisis, se desarrolló Parallel Frame Rendering (PFR), una técnica que solapa el procesado de multiples frames consecutivos con el objetivo de explotar el reuso de texturas entre frames y ahorrar así ancho de bando. Al procesar múltiples frames en paralelo las texturas se leen de memoria principal una vez cada dos frames en lugar de leerse en cada frame como sucede en una GPU convencional. PFR proporciona un ahorro del 23.8% en ancho de banda en promedio para distintos juegos de Android, este ahorro de ancho de banda redunda en un incremento del rendimiento del 12% y un ahorro energético del 20.1%. Por último, se mejoró PFR introduciendo un sistema hardware capaz de evitar cómputos redundantes. Un análisis de distintos juegos de Android reveló que más de un 38% de las ejecuciones del Fragment Program eran redundantes en promedio. Así pues, se propuso un sistema hardware capaz de identificar y eliminar parte de los cómputos y accessos a memoria redundantes, dicho sistema proporciona un incremento del rendimiento del 15% y un ahorro energético del 12% en promedio con respecto a una GPU móvil basada en PFR.
Dollinger, Jean-François. "A framework for efficient execution on GPU and CPU+GPU systems." Thesis, Strasbourg, 2015. http://www.theses.fr/2015STRAD019/document.
Повний текст джерелаTechnological limitations faced by the semi-conductor manufacturers in the early 2000's restricted the increase in performance of the sequential computation units. Nowadays, the trend is to increase the number of processor cores per socket and to progressively use the GPU cards for highly parallel computations. Complexity of the recent architectures makes it difficult to statically predict the performance of a program. We describe a reliable and accurate parallel loop nests execution time prediction method on GPUs based on three stages: static code generation, offline profiling, and online prediction. In addition, we present two techniques to fully exploit the computing resources at disposal on a system. The first technique consists in jointly using CPU and GPU for executing a code. In order to achieve higher performance, it is mandatory to consider load balance, in particular by predicting execution time. The runtime uses the profiling results and the scheduler computes the execution times and adjusts the load distributed to the processors. The second technique, puts CPU and GPU in a competition: instances of the considered code are simultaneously executed on CPU and GPU. The winner of the competition notifies its completion to the other instance, implying the termination of the latter
Yanggratoke, Rerngvit. "GPU Network Processing." Thesis, KTH, Telekommunikationssystem, TSLab, 2010. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-103694.
Повний текст джерелаNätverksteknik ansluter fler och fler människor runt om i världen. Det har blivit en viktig del av vårt dagliga liv. För att denna anslutning skall vara sömlös, måste nätet vara snabbt. Den snabba tillväxten i nätverkstrafiken och olika kommunikationsprotokoll sätter stora krav på processorer som hanterar all trafik. Befintliga lösningar på detta problem, t.ex. ASIC, FPGA, NPU, och TOE är varken kostnadseffektivt eller lätta att hantera, eftersom de kräver speciell hårdvara och anpassade konfigurationer. Denna avhandling angriper problemet på ett annat sätt genom att avlasta nätverks processningen till grafikprocessorer som sitter i vanliga pc-grafikkort. Avhandlingen främsta mål är att ta reda på hur GPU bör användas för detta. Avhandlingen följer fallstudie modell och de valda fallen är lager 2 Bloom filter forwardering och ``flow lookup'' i Openflow switch. Implementerings alternativ och utvärderingsmetodik föreslås för både fallstudierna. Sedan utvecklas och utvärderas en prototyp för att jämföra mellan traditionell CPU- och GPU-offload. Det primära resultatet från detta arbete utgör kriterier för nätvärksprocessfunktioner lämpade för GPU offload och vilka kompromisser som måste göras. Kriterier är inget inter-paket beroende, liknande processflöde för alla paket. och möjlighet att köra fler processer på ett paket paralellt. GPU offloading ger ökad fördröjning och minneskonsumption till förmån för högre troughput.
Spampinato, Daniele. "Modeling Communication on Multi-GPU Systems." Thesis, Norwegian University of Science and Technology, Department of Computer and Information Science, 2009. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:no:ntnu:diva-9068.
Повний текст джерелаCoupling commodity CPUs and modern GPUs give you heterogeneous systems that are cheap, high-performance with incredible FLOPS counts. Recent evolution of GPGPU models and technologies make these systems even more appealing as compute devices for a range of HPC applications including image processing, seismic processing and other physical modeling, as well as linear programming applications. In fact, graphics vendor such as NVIDIA and AMD are now targeting HPC with some of their products. Due to the power and frequency walls, the trend is now to use multiple GPUs on a given system, much like you will find multiple cores on CPU-based systems. However, increasing the hierarchy of resource wides the spectrum of factors that may impact on the performance of the system. The lack of good models for GPU-based, heterogeneous systems also makes it harder to understand which factors impact performance the most. The goal of this thesis is to analyze such factors by investigating and benchmarking NVIDIA's multi-GPU solution, their recent NVIDIA Tesla S1070 Computing System. This system combines four T10 GPUs making available up to 4 TFLOPS of computational power. Based on a comparative study of fundamental parallel computing models and on the specific heterogeneous features exposed by the system, we define a test space for performance analysis. As a case study, we develop a red-black, SOR PDE solver for Laplace equations with Dirichlet boundaries, well known for requiring constant communication in order to exchange neighboring data. To aid both design and analysis, we propose a model for multi-GPU systems targeting communication between the several GPUs. The main variables exposed by the benchmark application are: domain size and shape, kind of data partitioning, number of GPUs, width of the borders to exchange, kernels to use, and kind of synchronization between the GPU contexts. Among other results, the framework is able to point out the most critical bounds of the S1070 system when dealing with applications like the one in our case study. We show that the multi-GPU system greatly benefits from using all its four GPUs on very large data volumes. Our results show the four GPUs almost four times faster than a single GPU, and twice as fast as two. Our analysis outcomes also allow us to refine our static communication model, enriching it with regression-based predictions.
Lulec, Andac. "Solution Of Sparse Systems On Gpu Architecture." Master's thesis, METU, 2011. http://etd.lib.metu.edu.tr/upload/12613355/index.pdf.
Повний текст джерелаDastgeer, Usman. "Skeleton Programming for Heterogeneous GPU-based Systems." Licentiate thesis, Linköpings universitet, PELAB - Laboratoriet för programmeringsomgivningar, 2011. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-70234.
Повний текст джерелаLee, Kenneth Sydney. "Characterization and Exploitation of GPU Memory Systems." Thesis, Virginia Tech, 2012. http://hdl.handle.net/10919/34215.
Повний текст джерелаMaster of Science
Rustico, Eugenio. "Fluid Dynamics Simulations on Multi-GPU Systems." Doctoral thesis, Università di Catania, 2012. http://hdl.handle.net/10761/1030.
Повний текст джерелаZhang, Junchi. "GPU computing of Heat Equations." Digital WPI, 2015. https://digitalcommons.wpi.edu/etd-theses/515.
Повний текст джерелаOlsson, Martin Wexö. "GPU based particle system." Thesis, Blekinge Tekniska Högskola, Sektionen för datavetenskap och kommunikation, 2010. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:bth-3761.
Повний текст джерелаCampeanu, Gabriel. "GPU-aware Component-based Development for Embedded Systems." Licentiate thesis, Mälardalens högskola, Inbyggda system, 2016. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:mdh:diva-33368.
Повний текст джерелаRalf 3
Cabezas, Rodríguez Javier. "On the programmability of multi-GPU computing systems." Doctoral thesis, Universitat Politècnica de Catalunya, 2015. http://hdl.handle.net/10803/308500.
Повний текст джерелаLos sistemas multi-GPU son muy comúnmente utilizados en entornos de computación de altas prestaciones para acelerar cálculos científicos. Esta tendencia continuará con la introducción de GPUs integradas en los procesadores de los servidores procesador y con una mayor densidad de GPUs por nodo. Las GPUs actualmente se contectan al sistema a través de una interconexión PCI Express, que provee un ancho de banda reducido (comparado con las memorias de las GPUs) y habitualmente se convierte en el cuello de botella para escalar el rendimiento. Los modelos de programación actuales exponen las GPUs como dispositivos aislados con su propia memoria, incluso si comparten la memoria física con la CPU. Los programadores manejan diferentes reservas en todas las memorias de GPU y usan primitivas para comunicar datos entre GPUs. Además, los programadores deben utilizar mecanismos como colas de comandos y sincronicación entre GPUs. Este modelo explícito empeora la programabilidad del código e introduce nuevas fuentes de errores potenciales. La primera propuesta de esta tesis es el modelo HPE. HPE construye una interfaz de programaci ón consistente basada en tres características principales. (1) Todos los espacios de direcciones de los dispositivos son combinados para formar un espacio de direcciones unificado. (2) Los programas usan un sistema asimétrico distribuido de memoria compartida para todas las GPUs del sistema, que permite declarar objetos de memoria que pueden ser accedidos por cualquier GPU o CPU. (3) Cada hilo de ejecución de la CPU puede lanzar un intercambio de datos entre dos GPUs a través de simples llamadas de copia de memoria. Esta interfaz simplificada permite a HPE usar la implementaci ón óptima; sinque la aplicación contemple diferentes topologías de sistema. Los resultados experimentales muestran mejoras en aplicaciones reales que van desde un 5% en aplicaciones limitadas por el cómputo a 2.6x aplicaciones imitadas por la comunicación. HPE implementa sofisticados esquemas de transferencia para dispositivos de E/S que proporcionan mejoras de rendimiento de 2.9x. La segunda propuesta de esta tesis es un modelo de programación basado en memoria compartida que aprovecha las nuevas capacidades acceso remoto de memoria de las GPUs para eliminar la comunicación explícita entre memorias de GPU. Este modelo convierte un sistema multi-GPU en un sistema de memoria compartida con características NUMA. Para validar la viabilidad del modelo realizamos un anlásis exhaustivo del rendimiento los accessos de memoria remotos sobre PCIe. Los resultados muestran que PCI Express 3.0 elimina los costes de hasta un 10% de accesos remotos, dependiendo en el patrón de acceso, mientras que guardar los accesos remotos en memorias cache tiene un gran inpacto en el rendimiento de las computaciones. Finalmente, presentamos AMGE, una interfaz de programación con soporte de compilación y un sistema que ejecuta, de forma automática, computaciones programadas para una única GPU en todas las GPUs del sistema. La interfaz de programación proporciona un tipo de datos para arreglos multidimensionales que permite una distribuci ón transparente y robusta de los datos en todas las memorias de GPU. El compilador extrae la información sobre la dimensionalidad de cada arreglo y puede determinar el patrón de acceso en cada dimensión de forma individual. El sistema utiliza, en tiempo de ejecución, la información del compilador para elegir la mejor descomposición de la computación y los datos para minimizar la comunicación entre GPUs y el uso de memoria. AMGE consigue mejoras de rendimiento que crecen de forma lineal con el número de GPUs para un amplio abanico de computaciones densas en un sistema real con 4 GPUs. También mostramos que las computaciones con patrones irregulares también se pueden beneficiar de AMGE.
Valderhaug, Thor Kristian. "The Lattice Boltzmann Simulation on Multi-GPU Systems." Thesis, Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet, Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap, 2011. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:no:ntnu:diva-13920.
Повний текст джерелаWong, Henry Ting-Hei. "Architectures and limits of GPU-CPU heterogeneous systems." Thesis, University of British Columbia, 2008. http://hdl.handle.net/2429/2529.
Повний текст джерелаDastgeer, Usman. "Performance-aware Component Composition for GPU-based systems." Doctoral thesis, Linköpings universitet, Programvara och system, 2014. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-104314.
Повний текст джерелаChen, Wei. "Dynamic Workload Division in GPU-CPU Heterogeneous Systems." The Ohio State University, 2013. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1364250106.
Повний текст джерелаLarsson, Andreas. "Real-Time Persistent Mesh Painting with GPU Particle Systems." Thesis, Linköpings universitet, Informationskodning, 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-138145.
Повний текст джерелаVenkatasubramanian, Sundaresan. "Tuned and asynchronous stencil kernels for CPU/GPU systems." Thesis, Atlanta, Ga. : Georgia Institute of Technology, 2009. http://hdl.handle.net/1853/29728.
Повний текст джерелаCommittee Chair: Vuduc, Richard; Committee Member: Kim, Hyesoon; Committee Member: Vetter, Jeffrey. Part of the SMARTech Electronic Thesis and Dissertation Collection.
Peniak, Martin. "GPU computing for cognitive robotics." Thesis, University of Plymouth, 2014. http://hdl.handle.net/10026.1/3052.
Повний текст джерелаde, Laval johnny. "Trådlösa Nätverk : säkerhet och GPU." Thesis, Högskolan på Gotland, Institutionen för speldesign, teknik och lärande, 2009. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:hgo:diva-1063.
Повний текст джерелаWireless networks are inherently vulnerable for eavesdropping since they use radio waves to communicate. Wireless networks are therefore protected by encryption. WEP was the first encryption standard that was widely used. Unfortunately WEP proved to have several serious vulnerabilities. WEP could be circumvented within few minutes. Therefore WPA was developed as a response to the weak WEP. Shortly thereafter WPA2 was released and are now being used in present. The only weakness with WPA2 is in the subset WPA2-PSK when weak passwords are being used. Software could easily go through large dictionaries to verify if a password could be recovered. But that is time consuming and therefore providing wireless networks limited protection. However a new area of use with advanced graphic cards has showed that it is providing a faster way of recovering passwords than the ordinary processor on the motherboard. That opens up for the larger use of dictionaries and the processing of words or combinations of words. That is what this study aims to shed light on. How the efficiency of the graphic cards have affected security in wireless networks from a corporate perspective of view.
Erik, Liljeqvist. "Evaluating a CPU/GPU Implementation for Real-Time Ray Tracing." Thesis, Mälardalens högskola, Akademin för innovation, design och teknik, 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:mdh:diva-35768.
Повний текст джерелаMatz, Alexander [Verfasser], and Holger [Akademischer Betreuer] Fröning. "Exploiting BSP Abstractions for Compiler Based Optimizations of GPU Applications on multi-GPU Systems / Alexander Matz ; Betreuer: Holger Fröning." Heidelberg : Universitätsbibliothek Heidelberg, 2020. http://d-nb.info/1223546578/34.
Повний текст джерелаMei, Xinxin. "Energy conservation techniques for GPU computing." HKBU Institutional Repository, 2016. https://repository.hkbu.edu.hk/etd_oa/298.
Повний текст джерелаYoung, Emily Clark. "GPU-Accelerated Demodulation for a Satellite Ground Station." DigitalCommons@USU, 2019. https://digitalcommons.usu.edu/etd/7635.
Повний текст джерелаGruslys, Audrūnas. "Development and applications of GPU based medical image registration." Thesis, University of Cambridge, 2014. https://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.708078.
Повний текст джерелаChing, Bryan. "OPTIMIZING LEMPEL-ZIV FACTORIZATION FOR THE GPU ARCHITECTURE." DigitalCommons@CalPoly, 2014. https://digitalcommons.calpoly.edu/theses/1238.
Повний текст джерелаEnmyren, Johan. "A Skeleton Programming Library for Multicore CPU and Multi-GPU Systems." Thesis, Linköpings universitet, Institutionen för datavetenskap, 2010. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-60319.
Повний текст джерелаTrichy, Ravi Vignesh. "Runtime Systems and Scheduling Support for High-End CPU-GPU Architectures." The Ohio State University, 2012. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1338324367.
Повний текст джерелаAusavarungnirun, Rachata. "Techniques for Shared Resource Management in Systems with Throughput Processors." Research Showcase @ CMU, 2017. http://repository.cmu.edu/dissertations/905.
Повний текст джерелаWu, Jiadong. "Improving the throughput of novel cluster computing systems." Diss., Georgia Institute of Technology, 2015. http://hdl.handle.net/1853/53890.
Повний текст джерелаTasoulas, Zois Gerasimos. "Resource management and application customization for hardware accelerated systems." OpenSIUC, 2021. https://opensiuc.lib.siu.edu/dissertations/1907.
Повний текст джерелаRoque, Pedro Miguel da Silva. "Contraint solving on massively parallel systems." Doctoral thesis, Universidade de Évora, 2020. http://hdl.handle.net/10174/27976.
Повний текст джерелаSundin, Patricia. "Adaptation of algorithms for underwater sonar data processing to GPU-based systems." Thesis, Linköpings universitet, Institutionen för datavetenskap, 2013. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-94023.
Повний текст джерелаWen, Hao. "IMPROVING PERFORMANCE AND ENERGY EFFICIENCY FOR THE INTEGRATED CPU-GPU HETEROGENEOUS SYSTEMS." VCU Scholars Compass, 2018. https://scholarscompass.vcu.edu/etd/5664.
Повний текст джерелаWang, Dongwei. "A REUSED DISTANCE BASED ANALYSIS AND OPTIMIZATION FOR GPU CACHE." VCU Scholars Compass, 2016. http://scholarscompass.vcu.edu/etd/4840.
Повний текст джерелаArafat, Md Humayun. "Runtime Systems for Load Balancing and Fault Tolerance on Distributed Systems." The Ohio State University, 2014. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1408972218.
Повний текст джерелаXiao, Shucai. "Generalizing the Utility of Graphics Processing Units in Large-Scale Heterogeneous Computing Systems." Diss., Virginia Tech, 2013. http://hdl.handle.net/10919/51845.
Повний текст джерелаPh. D.
Pettersson, Johan. "Real-time Object Recognition on a GPU." Thesis, Linköping University, Department of Electrical Engineering, 2007. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-10238.
Повний текст джерелаShape-Based matching (SBM) is a known method for 2D object recognition that is rather robust against illumination variations, noise, clutter and partial occlusion.
The objects to be recognized can be translated, rotated and scaled.
The translation of an object is determined by evaluating a similarity measure for all possible positions (similar to cross correlation).
The similarity measure is based on dot products between normalized gradient directions in edges.
Rotation and scale is determined by evaluating all possible combinations, spanning a huge search space.
A resolution pyramid is used to form a heuristic for the search that then gains real-time performance.
For SBM, a model consisting of normalized edge gradient directions, are constructed for all possible combinations of rotation and scale.
We have avoided this by using (bilinear) interpolation in the search gradient map, which greatly reduces the amount of storage required.
SBM is highly parallelizable by nature and with our suggested improvements it becomes much suited for running on a GPU.
This have been implemented and tested, and the results clearly outperform those of our reference CPU implementation (with magnitudes of hundreds).
It is also very scalable and easily benefits from future devices without effort.
An extensive evaluation material and tools for evaluating object recognition algorithms have been developed and the implementation is evaluated and compared to two commercial 2D object recognition solutions.
The results show that the method is very powerful when dealing with the distortions listed above and competes well with its opponents.
Wang, Qiang. "Performance and power modeling of GPU systems with dynamic voltage and frequency scaling." HKBU Institutional Repository, 2020. https://repository.hkbu.edu.hk/etd_oa/814.
Повний текст джерелаKlenk, Benjamin [Verfasser], and Holger [Akademischer Betreuer] Fröning. "Communication Architectures for Scalable GPU-centric Computing Systems / Benjamin Klenk ; Betreuer: Holger Fröning." Heidelberg : Universitätsbibliothek Heidelberg, 2018. http://d-nb.info/1177691078/34.
Повний текст джерелаXue, Weicheng. "CPU/GPU Code Acceleration on Heterogeneous Systems and Code Verification for CFD Applications." Diss., Virginia Tech, 2021. http://hdl.handle.net/10919/102073.
Повний текст джерелаDoctor of Philosophy
Computational Fluid Dynamics (CFD) is a numerical method to solve fluid problems, which usually requires a large amount of computations. A large CFD problem can be decomposed into smaller sub-problems which are stored in discrete memory locations and accelerated by a large number of compute units. In addition to code acceleration, it is important to ensure that the code and algorithm are implemented correctly, which is called code verification. This dissertation focuses on the CFD code acceleration as well as the code verification for turbulence model implementation. In this dissertation, multiple Graphic Processing Units (GPUs) are utilized to accelerate two CFD codes, considering that the GPU has high computational power and high memory bandwidth. A variety of optimizations are developed and applied to improve the performance of CFD codes on different parallel computing systems. The program execution time can be reduced significantly especially when multiple GPUs are used. In addition, code-to-code comparisons with some NASA CFD codes and the method of manufactured solutions are utilized to verify the correctness of a research CFD code.
Chien, Wei Der. "An Evaluation of TensorFlow as a Programming Framework for HPC Applications." Thesis, KTH, Beräkningsvetenskap och beräkningsteknik (CST), 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-233795.
Повний текст джерелаUnder de senaste åren har deep-learning, en så kallad typ av maskininlärning, blivit populärt på grund av dess applikationer och prestanda. Den viktigaste komponenten i de här teknikerna är matrismultiplikation. Grafikprocessorer (GPUs) är vanligt förekommande vid träningsprocesser av artificiella neuronnät. Detta på grund av deras massivt parallella beräkningskapacitet. Dessutom har specialiserade lågprecisionsacceleratorer som specifikt beräknar matrismultiplikation tagits fram. Många utvecklingsramverk har framkommit för att hjälpa programmerare att hantera artificiella neuronnät. I TensorFlow uttrycks beräkningsproblem som en beräkningsgraf. En nod representerar en beräkningsoperation och en väg representerar dataflöde mellan beräkningsoperationer i en beräkningsgraf. Eftersom man måste programmera olika acceleratorer med olika systemarkitekturer har programmering av högprestandasystem blivit allt svårare. TensorFlow erbjuder en hög abstraktionsnivå och förenklar programmering av högprestandaberäkningar. Man programmerar acceleratorer genom att placera operationer inom grafen på olika acceleratorer med en API. I detta arbete granskas användbarheten hos TensorFlow som ett programmeringsramverk för applikationer med högprestandaberäkningar. Vi presenterar TensorFlow som ett programmeringsutvecklingsramverk för distribuerad beräkning. Vi implementerar två vanliga applikationer i TensorFlow: en lösare som löser linjära ekvationsystem med konjugerade gradientmetoden samt blockmatrismultiplikation och illustrerar hur de här problemen kan uttryckas i beräkningsgrafer för distribuerad beräkning. Vi experimenterar och kommenterar metoder för att demonstrera hur TensorFlow kan nyttja HPC-maskinvaror. Vi testar både skalbarhet och effektivitet samt gör mikro-benchmarking på kommunikationsprestanda. Genom detta arbete visar vi att TensorFlow är en framväxande och lovande plattform som passar väl för en viss typ av problem som kräver minimal synkronisering.
Alhowaidi, Mohammad. "Real-Time Systems with Radiation-Hardened Processors : A GPU-based Framework to Explore Tradeoffs." Thesis, Linköpings universitet, ESLAB - Laboratoriet för inbyggda system, 2012. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-77261.
Повний текст джерелаGrewe, Dominik. "Mapping parallel programs to heterogeneous multi-core systems." Thesis, University of Edinburgh, 2014. http://hdl.handle.net/1842/8852.
Повний текст джерелаVillarroel, Felipe Andres Cruz. "Particle flow simulation using a parallel FMM on distributed memory systems and GPU architectures." Thesis, University of Bristol, 2010. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.541607.
Повний текст джерелаSjöström, Oskar. "Parallelizing the Edge application for GPU-based systems using the SkePU skeleton programming library." Thesis, Linköpings universitet, Programvara och system, 2015. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-122255.
Повний текст джерелаWang, Kaibo. "Algorithmic and Software System Support to Accelerate Data Processing in CPU-GPU Hybrid Computing Environments." The Ohio State University, 2015. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1447685368.
Повний текст джерелаSköld, Philip. "Real Time Volumetric Ray Marching with Ordered Dithering : Reducing required samples for ray marched volumetric lighting on the GPU." Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-240619.
Повний текст джерелаVolumetriskt ljus är en term som beskriver visuella fenomen som uppstår från hur ljus interagerar inuti material som kan bära ljus. Hur ljuset absorberas eller ändrar riktning då det färdas igenom material ger upphov till många bekanta fenomen såsom dimma, moln eller eld. Eftersom volumetriskt ljus är dyrt att beräkna så har det varit ett viktigt problem inom datorgrafik hur man effektivt simulerar denna typ av ljustransport. Ray Marching är en metod som har använts mycket inom bland annat filmindustrin där man inte har en hård gräns på beräkningstiden, men metoden har med hjälp av grafikkortets parallelliseringsförmåga också börjat appliceras för realtidsapplikationer såsom datorspel. I denna rapport så utforskar vi en optimeringsmetod till grafikkortsbaserad ray marching som kallas för ordered dithering. Resultaten visar hur optimeringsmetoden ger stor prestandaförbättring genom att placera samplingspunkter mer effektivt, utan signifikant försämring av kvalité. Resultaten styrker hur den valda algoritmen är en lämplig algoritm för att åstadkomma volumetriskt ljus i realtid. Vi diskuterar också hur optimeringsmedoten troligtvis även i framtiden kommer spela en viktig roll i att nå acceptabel prestandainom grafikkortsbaserad ray marching.