1. Programski jezik za paralelno procesiranje statističnih podatkov : diplomsko deloLuka Woititz, 2019, undergraduate thesis Abstract: V okviru diplomskega dela smo predstavili tolmačen in prevajan programski jezik, ki postavlja v ospredje slog vzporednega programiranja, za namene osnovnega statističnega procesiranja podatkov. Z enkapsulacijo zapletenih podrobnosti takšnega procesiranja, smo za programerje začetnike in naprednejše uporabnike izdelali jezik, ki nudi preprost vmesnik za programiranje brez modularnih razširitev.
Najprej smo opravili pregled sorodnih rešitev in v glavnem delu izpostavili jezik kot osrednjo temo. Opravili smo testiranje in meritve, s katerimi smo ovrednotili tezo hitrejšega procesiranja z vzporednimi pristopi, ter izvedli primerjavo zahtevnosti implementacije algoritma v našem jeziku in C++.
Keywords: programski jezik, paralelno računanje, tolmač, prevajalnik, statistika
Published in DKUM: 12.11.2019; Views: 1306; Downloads: 103
 Full text (667,85 KB)
This document has many files! More... |
2. 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) |
3. 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) |
4. Paralelni razveji in omeji algoritem BiqMac SolverAlen Vegi Kalamar, 2018, master's thesis Abstract: Problem maksimalnega prereza je primer NP težkega problema. To pomeni, da ne poznamo učinkovitega polinomskega algoritma za reševanje problema za poljuben graf in domnevamo, da tudi ne obstaja. Kljub temu obstajajo pristopi, kako reševati problem do optimalnosti. V kolikor poznamo učinkovite hevristike in poenostavitve problema, je primeren pristop algoritem razveji in omeji. Rendl, Rinaldi in Wiegele so z uporabo različnih poenostavitev, dualne teorije, aproksimacijskih algoritmov in hevristik razvili učinkovit algoritem razveji in omeji z imenom BiqMac Solver, ki optimalno reši problem maksimalnega prereza tudi za večje grafe. Zaradi strukture je algoritem primeren, da ga implementiramo za paralelno izvajanje.
Namen magistrskega dela je predstavitev algoritma BiqMac in njegova paralelna implementacija.
Keywords: maksimalen prerez grafa, semidefinitno programiranje, hevristike, algoritem razveji in omeji, paralelno računanje
Published in DKUM: 04.10.2018; Views: 1840; Downloads: 193
Full text (908,74 KB) |
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: 296
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. OPTIMIZACIJA MEDATOMSKEGA POTENCIALA LENNARD-JONES S PARALELNO DIFERENCIALNO EVOLUCIJOAleš Čep, 2011, bachelor thesis/paper Abstract: V diplomskem delu predstavljamo optimizacijski algoritem, ki rešuje problem potenciala Lennard-Jones iz področja bioinformatike. Za računanje uporabimo tehnologijo CUDA, ki poveča hitrost računanja, saj izkorišča paralelizacijsko zmogljivost grafičnih procesnih enot. Izbrali smo evolucijski algoritem jDE, ki se je v preteklosti izkazal za zelo uspešnega. Diplomska naloga najprej obravnava sorodna dela iz področja računanja potenciala Lennard-Jones ter področja evolucijskih algoritmov na grafičnih procesnih enotah. Sledi opis potenciala Lennard-Jones in arhitekture CUDA. Na koncu je predstavljena še naša implementacija algoritma in dobljeni rezultati. Naše rezultate smo primerjali z rezultati dveh programov, ki se v celoti izvajata na centralno procesni enoti.
Keywords: diferencialna evolucija, potencial Lennard-Jones, CUDA, bioinformatika, paralelno izvajanje, evolucijski algoritem, jDE, evolucijsko računanje, grafična procesna enota
Published in DKUM: 16.09.2011; Views: 3527; Downloads: 273
Full text (1,89 MB) |
9. IMPLEMENTACIJA GENETSKEGA ALGORITMA NA GRAFIČNEM PROCESORJUTomaž Hauzer, 2011, undergraduate thesis Abstract: V diplomskem delu smo poskusili ugotoviti, kakšne pohitritve lahko dosežemo v izvajanju genetskega algoritma, če ga izvajamo na grafičnem procesorju računalnika. V obeh implementacijah, na CPU in GPU, uporabimo turnirsko selekcijo, križanje z delno preslikavo in vstavitveno mutacijo. Težimo seveda k čim večji pohitritvi na grafičnem procesorju.
Najprej predstavimo genetski algoritem. Opišemo njegovo definicijo, zgodovino genetskih algoritmov in njihovo trenutno uporabo ter potek izvajanja genetskega algoritma. Sledi opis problema trgovskega potnika, nad katerim smo izvajali genetski algoritem. V nadaljevanju še opišemo grafični procesor in arhitekturo CUDA. Sledi razlaga
implementacije genetskega algoritma. Implementirani genetski algoritem na grafičnem procesorju smo primerjali z implementacijo na centralnem procesorju in predstavimo rezultate.
Keywords: genetski algoritem, grafični procesor, CUDA, kromosom, gen, paralelno
računanje, problem trgovskega potnika
Published in DKUM: 14.02.2011; Views: 2770; Downloads: 209
Full text (9,46 MB) |
10. IMPLEMENTACIJA ALGORITMA VZVRATNEGA RAZŠIRJANJA NAPAKE NA GRAFIČNEM PROCESORJUAlen Bratanović, 2009, undergraduate thesis Abstract: V diplomskem delu smo predstavili implementacijo algoritma vzvratnega razširjanja napake na GPU. V uvodu predstavimo nevronske mreže, njihovo uporabo, lastnosti in zmogljivosti. Posebej predstavimo idejo algoritma vzvratnega razširjanja napake in opišemo njegove korake izvajanja ter postopek pretvorbe iz serijske v paralelno obliko. Sledi opis nVidia grafične kartice in njene arhitekture. Nato opišemo programski model CUDA, programski vmesnik in principe programiranja v CUDA okolju. Sledi predstavitev programske implementacije algoritma vzvratnega razširjanja napake v CUDA. Na koncu naredimo test in prikažemo dosežene rezultate.
Keywords: nevron, nevronska mreža, algoritem vzvratnega razširjanja napake, paralelno računanje, grafični procesor, CUDA
Published in DKUM: 10.12.2009; Views: 3363; Downloads: 271
Full text (620,93 KB) |
