| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 7 / 7
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
2.
OPTIČNO RAZPOZNAVANJE ZNAKOV Z NEVRONSKIMI MREŽAMI NA GRAFIČNI PROCESNI ENOTI
Miha Furlan, 2011, diplomsko delo/naloga

Opis: Cilj diplomske naloge je izdelava sistema za optično prepoznavanje znakov z uporabo nevronske mreže. Računsko zahtevne dele sistema smo pohitrili z uporabo grafične procesne enote (GPU). Naš sistem za OCR opišemo v treh glavnih sklopih: razbitje dokumenta na znake (segmentacija), prepoznavanje posamičnih znakov ter paralelizacija izvajanja na GPU. Zatem predstavimo aplikacijo, v katero smo integrirali našo rešitev. Rezultati testiranj so pokazali, da je natančnost prepoznavanja znakov OCR-A in OCR-B okrog 98%, Courier New pa 92%, medtem ko je pohitritev izvajanja kode na GPU bila minimalno petkratna napram izvajanju na CPU.
Ključne besede: optično prepoznavanje znakov, nevronske mreže, grafična procesna enota
Objavljeno: 12.09.2011; Ogledov: 1382; Prenosov: 116
.pdf Celotno besedilo (6,59 MB)

3.
OPTIMIZACIJA MEDATOMSKEGA POTENCIALA LENNARD-JONES S PARALELNO DIFERENCIALNO EVOLUCIJO
Aleš Čep, 2011, diplomsko delo/naloga

Opis: 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.
Ključne besede: diferencialna evolucija, potencial Lennard-Jones, CUDA, bioinformatika, paralelno izvajanje, evolucijski algoritem, jDE, evolucijsko računanje, grafična procesna enota
Objavljeno: 16.09.2011; Ogledov: 2235; Prenosov: 204
.pdf Celotno besedilo (1,89 MB)

4.
ALGORITEM SLEDENJA ŽARKU NA GRAFIČNI PROCESNI ENOTI
Štefan Kohek, 2012, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu opišemo tehnologije, ki omogočajo paralelizacijo algoritma sledenja žarku na grafični procesni enoti. Omejimo se predvsem na tehnologiji OpenGL in OpenCL. Opišemo princip sledenja žarku, osvetlitveni model in tehnike. V nadaljevanju obravnavamo pristope za prikaz kompleksnejših scen. Posebno pozornost namenimo delitvi prostora, ki omogoča učinkovitejšo implementacijo. Praktični del zajema izdelavo demonstracijskega programa, ki omogoča hiter izris scene s pomočjo paralelnega algoritma sledenja žarku na grafični procesni enoti.
Ključne besede: algoritem sledenja žarku, grafična procesna enota, računalniška grafika, paralelnost, OpenGL, GLSL, OpenCL
Objavljeno: 27.11.2012; Ogledov: 1035; Prenosov: 152
.pdf Celotno besedilo (7,46 MB)

5.
RAZVOJ ALGORITMA DIFERENCIALNE EVOLUCIJE ZA GRAFIČNE PROCESORJE Z OPENCL
Miha Furlan, 2014, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu predstavljamo implementacijo algoritma diferencialne evolucije in njegove različice jDE, ki se izvajata na grafični procesni enoti. Za razvoj smo uporabili ogrodje OpenCL. Algoritma smo uporabili za optimizacijo izbranih funkcij iz tekmovanja CEC 2013. Z uporabo grafične procesne enote smo dosegli občutno pohitritev v primerjavi z implementacijo na centralni procesni enoti. Algoritem DE smo uporabili tudi za optimizacijo parametrov različnih jezikovnih modelov, ki se uporabljajo za modeliranje naravnega jezika.
Ključne besede: diferencialna evolucija, grafična procesna enota, OpenCL, jezikovni model
Objavljeno: 18.06.2014; Ogledov: 865; Prenosov: 71
.pdf Celotno besedilo (3,28 MB)

6.
DINAMIČNI PARALELIZEM NA GPE
Filip Urh, 2015, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu preučimo in predstavimo novo funkcionalnost arhitekture CUDA. Gre za dinamični paralelizem, ki omogoča poganjanje programskih jeder neposredno iz grafične procesne enote. V začetku podrobno predstavimo arhitekturo CUDA in algoritem CART za gradnjo odločitvenih dreves, ki smo ga uporabili za demonstracijo uporabe dinamičnega paralelizma. Algoritem smo implementirali v zaporedni različici na CPE ter v paralelnih različicah z in brez dinamičnega paralelizma na GPE. Predstavili smo primerjalne meritve časov izvajanja vseh treh implementacij in ugotovili, da uporaba dinamičnega paralelizma omogoča krajši čas izvajanja in lažjo implementacijo algoritma.
Ključne besede: grafična procesna enota, odločitveno drevo, CART, CUDA, dinamični paralelizem
Objavljeno: 14.10.2015; Ogledov: 661; Prenosov: 43
.pdf Celotno besedilo (2,76 MB)

7.
REŠEVANJE UGANK SUDOKU Z GENETSKIM ALGORITMOM NA GRAFIČNEM PROCESORJU
Rok Brumec, 2016, diplomsko delo

Opis: V diplomski nalogi smo implementirali genetski algoritem za reševanje ugank Sudoku in izboljšali njegovo učinkovitost z izvajanjem na grafični procesni enoti. Za implementacijo genetskega algoritma na grafični procesni enoti smo uporabili ogrodje OpenCL. V diplomski nalogi najprej predstavimo Sudoku in genetske algoritme ter na kratko opišemo osnove paralelnega programiranja na grafični procesni enoti in opišemo ogrodje OpenCL. Na koncu opišemo našo implementacijo postopka reševanja Sudoka z genetskim algoritmom na grafični procesni enoti in predstavimo rezultate. Izvedli smo primerjavo z rezultati avtorjev iz literature.
Ključne besede: Sudoku, genetski algoritem, OpenCL, paralelno izvajanje, grafična procesna enota
Objavljeno: 16.09.2016; Ogledov: 797; Prenosov: 51
.pdf Celotno besedilo (2,09 MB)

Iskanje izvedeno v 0.17 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici