1. Novel GPU-accelerated high-resolution solar potential estimation in urban areas by using a modified diffuse irradiance modelNiko Lukač, Domen Mongus, Borut Žalik, Gorazd Štumberger, Marko Bizjak, 2024, original scientific article Abstract: In the past years various methods have been developed to estimate high-resolution solar potential in urban areas, by simulating solar irradiance over surface models that originate from remote sensing data. In general, this requires discretisation of solar irradiance models that estimate direct, reflective, and diffuse irradiances. The latter is most accurately estimated by an anisotropic model, where the hemispherical sky dome from arbitrary surface’s viewpoint consists of the horizon, the circumsolar and sky regions. Such model can be modified to incorporate the effects of shadowing from obstruction with a view factor for each sky region. However, state-of-the-art using such models for estimating solar potential in urban areas, only considers the sky view factor, and not circumsolar view factor, due to high computational load. In this paper, a novel parallelisation of solar potential estimation is proposed by using General Purpose computing on Graphics Processing Units (GPGPU). Modified anisotropic Perez model is used by considering diffuse shadowing with all three sky view factors. Moreover, we provide validation based on sensitivity analysis of the method’s accuracy with independent meteorological measurements, by changing circumsolar sky region’s half-angle and resolution of the hemispherical sky dome. Finally, the presented method using GPPGU was compared to multithreaded Central Processing Unit (CPU) approach, where on average a 70x computational speedup was achieved. Finally, the proposed method was applied over a urban area, obtained from Light Detection And Ranging (LiDAR) data, where the computation of solar potential was performed in a reasonable time.
Keywords: solar energy, solar potential, anisotropic diffuse irradiance, LiDAR, GPGPU
Published in DKUM: 17.12.2024; Views: 0; Downloads: 3
 Full text (8,06 MB) |
2. |
3. Algoritem za napovedovanje toplotne obremenitve stavb na večjem geografskem območju : doktorska disertacijaMarko Bizjak, 2019, doctoral dissertation Abstract: V doktorski disertaciji predstavimo nov algoritem za napovedovanje toplotne obremenitve stavb na večjem geografskem območju. Pri tem geografsko območje opisujejo visokoločljivostni podatki laserskega zajema LiDAR. Najprej ob vključitvi podatkov iz javnih prostorskih baz z algoritmom rekonstrukcije na osnovi 3D Boolovih operacij nad polprostori generiramo 3D trikotniške modele stavb. Pri tem vsakemu trikotniku določimo pripadajoč material. Trikotniki posameznega modela določajo zunanji ovoj stavbe. Modele stavb združimo z modeloma reliefa in vegetacije, ki sta prav tako generirana iz podatkov LiDAR, s čimer določimo geometrijske lastnosti okolja. Sledi izračun toplotne obremenitve stavb, ki ga izvedemo za vsak časovni korak v izbranem obdobju. Za posamezen trikotnik izračunamo vidno nebo, ovrednotimo sončno obsevanje ter na podlagi temperaturne razlike in fizikalnih lastnosti materialov izračunamo prenos toplote v danem časovnem trenutku. Izračun toplotne obremenitve stavb nato paraleliziramo na grafični procesni enoti s tehnologijo CUDA. V eksperimentalnem delu pokažemo uporabnost predlaganega algoritma za napovedovanje toplotne obremenitve stavb na večjem geografskem območju, pri čemer izvedemo tako dolgoročno kot kratkoročno napovedovanje na podlagi meteorološke napovedi. V primerjavi s sorodnimi algoritmi lahko dosežemo vsaj za 10 % bolj točne rezultate, pri čemer je predlagan algoritem tudi manj občutljiv na nižjo gostoto podatkov LiDAR. Na GPE je v primerjavi s CPE možno več kot 60-krat hitrejše izvajanje, kar predstavimo na koncu eksperimentalnega dela.
Keywords: paralelno računanje, GPGPU, CUDA, LiDAR, modeli stavb, toplotna obremenitev, prenos toplote, računalniške simulacije
Published in DKUM: 11.07.2019; Views: 1978; Downloads: 400
Full text (19,98 MB) |
4. Interaktivna tvorba in prikaz obsežnih področij geometrijsko raznolikih dreves : doktorska disertacijaŠtefan Kohek, 2019, doctoral dissertation Abstract: V doktorski disertaciji predstavimo nov pristop za upodabljanje obsežnejših področij geometrijsko raznolikih dreves. Najprej predstavimo nov pristop za tvorbo geometrijskih modelov dreves, ki deluje s simulacijo toka delcev v smeri od listja proti deblu in tako omogoča določitev oblike drevesa na podlagi ovojnice krošnje. V nadaljevanju predlagamo vzporedno implementacijo za grafične procesne enote, ki omogoča interaktivno tvorbo geometrijsko raznolikih dreves med samim upodabljanjem brez opaznih zakasnitev. Večje število dreves prikažemo z interaktivno hitrostjo tako, da bližnja drevesa prikažemo v višjem nivoju podrobnosti in oddaljena v nižjem nivoju podrobnosti brez potrebe po obdelavi že ustvarjenih geometrijskih podatkov. Ker pri upodabljanju obsežnih gozdnih področij z geometrijskim pristopom ne moremo tvoriti vseh dreves naenkrat, v nadaljevanju disertacije predlagamo še nov pristop za volumetrično upodabljanje krošenj najbolj oddaljenih dreves znotraj grafičnega cevovoda. Predlagani pristop tvori listje implicitno med delovanjem algoritma metanja žarkov na grafični procesni enoti in ne zahteva tvorbe geometrijskih podatkov vnaprej. Tudi pri tem pristopu izhajamo iz opisa ovojnice krošnje, s čimer dosežemo enak videz krošenj kot v primeru tvorbe geometrijskih podatkov dreves. V nadaljevanju oba pristopa združimo v celovit pristop za interaktivno sprotno tvorbo in upodabljanje večjega števila dreves med sprehodom po sceni. V eksperimentalnem delu doktorske disertacije ovrednotimo hitrost tvorbe in upodabljanja dreves, s čimer demonstriramo primernost predlaganega pristopa za interaktivno upodabljanje večjega števila dreves. Na trenutno dostopni strojni opremi lahko tvorimo drevesa, sestavljena iz več kot 400.000 členkov, v manj kot 25 ms, kar omogoča sprotno tvorbo večjega števila dreves med upodabljanjem. S tem ko tvorimo drevesa neposredno v želenem nivoju podrobnosti, oddaljena drevesa ustvarimo in prikažemo v krajšem času. Na koncu še pokažemo, da je volumetrično upodabljanje krošenj oddaljenih dreves brez vmesne tvorbe geometrijskih podatkov hitrejše kot na podlagi vnaprej pripravljenih geometrijskih podatkov.
Keywords: algoritmi, modeliranje in simulacija, tvorba dreves, simulacija toka delcev, GPU, GPGPU, paralelno računanje, nivo podrobnosti, volumetrično upodabljanje, grafični cevovod, algoritem metanja žarkov
Published in DKUM: 11.07.2019; Views: 1921; Downloads: 228
Full text (23,68 MB) |
5. Algoritem določanja funkcijske odvisnosti povezav med vozlišči v kompleksnih mrežahDavid Jesenko, 2018, doctoral dissertation Abstract: V doktorski disertaciji predstavimo nov dvonivojski evolucijski algoritem za določanje funkcijske odvisnosti med netopološkimi lastnostmi vozlišč in povezavami v kompleksnih mrežah. Rezultat algoritma je neenačba, ki določa povezljivost med izbranima vozliščema kompleksne mreže. Na prvem nivoju predstavljenega algoritma poiščemo obliko neenačbe, na drugem nivoju pa ustrezne koeficiente in odločitveni prag. Ocenitveno funkcijo, ki je ozko grlo predlaganega algoritma, smo implementirali na grafično procesni enoti s tehnologijo CUDA, s čimer dosežemo učinkovito vzporedno izvajanje. V eksperimentalnem delu doktorske disertacije pokažemo primernost predstavljenega algoritma za analizo naravnih kompleksnih mrež. V primerjavi z metodami strojnega učenja in evolucijskimi algoritmi dosežemo boljše rezultate. Doktorsko disertacijo zaključimo s pregledom opravljenega dela in ovrednotenjem našega prispevka na raziskovalnem področju.
Keywords: evolucijski algoritmi, strojno učenje, kompleksne mreže, netopološke lastnosti vozlišč, funkcijski zapis, paralelno računanje, GPGPU, CUDA
Published in DKUM: 03.05.2018; Views: 1789; Downloads: 297
Full text (11,91 MB) |
6. Algoritem za celostno vrednotenje fotovoltaičnega in vetrnega potenciala večjih geografskih območijNiko Lukač, 2016, doctoral dissertation Abstract: V doktorski disertaciji predlagamo nov algoritem za izračun fotovoltaičnega in vetrnega potenciala nad večjim geografskim območjem. Pri tem veliko geografsko območje predstavimo v topološki strukturi mreže, ki jo skonstruiramo iz visokoločljivostnih podatkov laserskega snemanja LiDAR. Najprej relativno, glede na lokacijo, izračunamo položaj Sonca, senčenje ter anizotropno obsevanje na površino, z upoštevanjem večletnih meritev direktnega in difuznega obsevanja. Izračunano trenutno vrednost globalnega obsevanja integriramo po času, pri čemer upoštevamo tudi od globalnega obsevanja nelinearno odvisno karakteristiko izkoristka (učinkovitosti) obravnavanega fotovoltaičnega sistema. V drugem delu doktorske disertacije predstavimo novo metodologijo za izračun vetrnega potenciala nad dano mrežo, kjer z računalniško simulacijo določimo vetrni tok kot skupek zračnih molekul z Lagrangeovo metodo hidrodinamike zglajenih delcev ter modelom turbulence temelječim na Reynoldsovim povprečenjem. Za izvedbo izračuna potencialnega gibanja vetra upoštevamo še večletne podatke meteoroloških meritev hitrosti in smeri vetra, s katerimi zgradimo logaritmični vetrni profil za določitev začetnih pogojev delcev vetra. Za izračun izhodne moči uporabimo nelinearno karakteristiko moči vetrne elektrarne, ki je odvisna od hitrosti vetra. Integracijo slednje po času uporabimo za napoved proizvodnje električne energije. Obe metodologiji združimo v predlagan algoritem, ki ga implementiramo na grafični procesni enoti s tehnologijo CUDA, s čimer dosežemo učinkovito paralelno izvajanje v doglednem času. V eksperimentalnem delu doktorske disertacije s primerjavo izračunanih vrednosti in neodvisnih meritev ovrednotimo natančnost in točnost izračuna glede na vhodne podatke. Z algoritmom tudi vrednotimo fotovoltaični in vetrni potencial večjega geografskega območja mesta Maribor. Pri fotovoltaičnem potencialu v povprečju dosežemo točnost glede na podatke meritev do 97%, pri vetrnem potencialu pa do 92%.
Keywords: algoritmi, modeliranje in simulacija, računalniška simulacija, daljinsko zaznavanje, meteorolov{s}ke meritve, podatki LiDAR, paralelno računanje, GPU, GPGPU, CUDA, fotovoltaiv{c}ni potencial, vetrni potencial, hidrodinamika zglajenih delcev
Published in DKUM: 02.06.2016; Views: 2372; Downloads: 367
Full text (5,62 MB) |
7. PROGRAMIRANJE GPU Z OPENCLMatej Novak, 2013, undergraduate thesis Abstract: Grafični procesorji so v zadnjem desetletju napredovali v zmogljivosti in dostopnosti. Knjižnica OpenCL omogoča pisanje programov za različne strojne platforme, med drugim tudi za grafične procesne enote. V diplomskem delu opisujemo implementacijo urejanja velike količine podatkov s paralelnim algoritmom bitoničnega urejanja in paralelno filtriranje slik z uporabo Sobelovega filtra, ki se izvajata na grafični procesni enoti s pomočjo knjižnice OpenCL.
Keywords: CPU, GPU, OpenCL, paralelno računanje, GPGPU
Published in DKUM: 11.09.2013; Views: 2378; Downloads: 131
Full text (2,79 MB) |
8. IZRAČUN SONČNEGA POTENCIALA IZ PODATKOV LIDAR NA GPUNiko Lukač, 2012, master's thesis Abstract: Izračun sončnega potenciala iz podatkov LiDAR je eden iz med najbolj učinkovitih pristopov za iskanje primernih površin za namestitev fotovoltaičnih sistemov v urbanih področjih. Pri tem je potrebno upoštevat različne faktorje, ki vplivajo na natančnost izračuna, npr.: lokacija na Zemlji, topografija površja, senčenje, in zmanjševanje sončnega sevanja zaradi vplivov atmosfere ter oblakov. Čas izračuna se poveča, kadar je velikost podatkov znatno večja. Hitrejši izračun je sicer možen z uporabo superračunalnikov, vendar je cenovno neugoden za splošno uporabo. V tem magistrskem delu predstavimo učinkovito metodo za izračun sončnega potenciala iz podatkov LiDAR na grafičnem procesorju. Pri tem upoštevamo topografijo, pridobljeno iz podatkov LiDAR in statistične podatke sončnega obsevanja iz meritev s piranometrom. Večločljivostno globalno senčenje zaradi trdih objektov, in hevristično globalno senčenje zaradi vegetacije, dopolnjujeta predstavljeno metodo. Eksperimenti demonstrirajo učinkovitost in natančnost predstavljene metode.
Keywords: sončni potencial, sončno obsevanje, fotovoltaika, podatki LiDAR, GPU, GPGPU, CUDA
Published in DKUM: 04.09.2012; Views: 3313; Downloads: 452
Full text (51,16 MB) |
9. ČASOVNO UČINKOVITO STISKANJE PODATKOV NA GPURobert Jerovšek, 2011, undergraduate thesis Abstract: Zaradi fizikalnih omejitev se je razvoj centralnih procesnih enot preusmeril iz večanja frekvence delovanja v večanje števila njihovih jeder. Tako je časovna učinkovitost algoritmov vse bolj odvisna od zmožnosti njihovega paralelnega izvajanja. V diplomskem delu predstavimo prilagoditev splošnonamenskega algoritma stiskanja podatkov za paralelno izvajanje. V ta namen najprej razdelimo vhodni niz podatkov v bloke in vsakega izmed njih neodvisno stisnemo. Izvajanje nato prenesemo na grafično procesno enoto s pomočjo programskega jezika OpenCL. Nadaljnje pohitritve dosežemo z uporabo pomnilnika konstant in pomnilnika tekstur. Z rezultati pokažemo, da lahko izvajalni čas v primerjavi s časom potrebnim za stiskanje na centralni procesni enoti tako tudi razpolovimo.
Keywords: GPGPU, brezizgubno stiskanje podatkov, LZJB, OpenCL, paralelno programiranje
Published in DKUM: 12.07.2011; Views: 2396; Downloads: 147
Full text (1,94 MB) |
10. IMPLEMENTACIJA STEREOVIDA NA GRAFIČNEM PROCESORJUAleš Bogataj, 2011, undergraduate thesis Abstract: V uvodnem delu diplomskega dela smo predstavili področje stereovida. Opisali smo potek rekonstrukcije globinskih podatkov iz stereo para slik ter možne pristope in metode, katere se uporabljajo za rekonstrukcijo okolja. V nadaljevanju smo predstavili centralne procesne enote, grafične procesne enote ter opisali glavne razlike med njimi. Predstavili smo programske vmesnike namenjene programiranju grafičnih enot in opisali knjižnico CUDA, katera se uporablja za programiranje grafičnih enot proizvajalca Nvidia. Iz programa namenjenega za izvajanje na CPU smo izdelali program za GPU in opravili primerjave hitrosti rekonstukcije. Za konec smo izdelali uporabniški vmesnik v programskem paketu LabView, in opravili preizkus rekonstrukcije v realnem času s pomočjo spletnih kamer.
Keywords: stereovid, računalniški vid, grafična kartica, splošnonamensko računanje s pomočjo grafičnih naprav, GPGPU, CUDA.
Published in DKUM: 07.07.2011; Views: 2449; Downloads: 180
Full text (3,39 MB) |
