Hardware acceleration of similarity queries using graphic processor units
Grafik işlemci birimleri kullanılarak benzerlik sorgularının hızlandırılması
- Tez No: 255970
- Danışmanlar: DR. CENGİZ ÇELİK, YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM KÖRĞEOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 116
Özet
Grafik İşleme Birimi (GPU) birincil olarak gerçek zamanlı görüntü oluşturmak için tasarlanmıştır. Karmaşık komut kümesi ve sınırlı ardışık düzene sahip merkezi işlem biriminin aksine GPU daha basit bir komut kümesine ve vektör verilerini koşut olarak çalıştırabilecek çok sayıda yürütme ardışık düzenine sahiptir. Olağan görevlerine ek olarak, GPU komut kümesi başka tip genel amaçlı hesaplamalar için kullanılabilir. GPU'ların işlem gücünü genel amaçlı hesaplamalarda değerlendirebilmek için Brook+, ATI CAL, OpenCL ve Nvidia Cuda gibi değişik programlama çerçeve modelleri önerilmiştir. Bu durum pek çok uygulamanın hızlandırılması için fırsat doğurmuştur.Bu çalışmada metrik tabanlı benzerlik araması alanında grafik kartlarının sağladığı avantajların kullanılması incelenmektedir. Sıkça“imleç takibi”gerektiren ağaç temelli yapıların aksine, KVP yapısı basit organizasyonu nedeniyle kolayca koşut olarak işlenmeye uygundur. ATI platformunda değişik genel amaçlı GPU programlama çerçeve modelleri kullanılarak (Brook+, ATI CAL ve OpenCL) Brute Force Linear Scan ve KVP algoritmaları gerçekleştirilmiş, yapılan çalışma sunulmuştur. Bu gerçekleştirimlerin deneysel sonuçları GPU uygulamalarının CPU sürümlerinden çok daha hızlı olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
A Graphic Processing Unit (GPU) is primarily designed for real-time rendering. In contrast to a Central Processing Unit (CPU) that have complex instructions and a limited number of pipelines, a GPU has simpler instructions and many execution pipelines to process vector data in a massively parallel fashion. In addition to its regular tasks, GPU instruction set can be used for performing other types of general-purpose computations as well. Several frameworks like Brook+, ATI CAL, OpenCL, and Nvidia Cuda have been proposed to utilize computational power of the GPU in general computing. This has provided interest and opportunities for accelerating different types of applications.This thesis explores ways of taking advantage of the GPU in the field of metric space-based similarity searching. The KVP index structure has a simple organization that lends itself to be easily processed in parallel, in contrast to tree-based structures that requires frequent“pointer chasing”operations. Several implementations using the general purpose GPU programming frameworks (Brook+, ATI CAL and OpenCL) based on the ATI platform are provided. Experimental results of these implementations show that the GPU versions presented in this work are several times faster than the CPU versions.
Benzer Tezler
- General reuse-centric CNN accelerator
Genel yeniden kullanım merkezli CNN hızlandırıcı
NİHAT MERT ÇİÇEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZCAN ÖZTÜRK
- Accelerating the understanding of life's code through better algorithms and hardware design
Yaşamın kodunu anlamayı daha iyi algoritmalar ve donanım tasarımlarıyla hızlandırmak
MOHAMMED H. K. ALSER MOHAMMED H. K. ALSER
Doktora
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. CAN ALKAN
Prof. Dr. ONUR MUTLU
- Yapay sinir ağları ve genetik algoritmaların uçuş kontrol sistemlerine uygulanması
Başlık çevirisi yok
ALİ MOUMİN
- User, device, orientation and position independent human activity recognition on smart phones
Akıllı telefonlar üzerinde kişi, cihaz, cihaz yönü ve pozisyonundan bağımsız eylem tanıma
YUNUS EMRE ÜSTEV
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEM ERSOY
YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM DURMAZ İNCEL
- Görüntü üzerinde sayısal damgalama ve gömülü sistem uygulaması
Digital watermarking on images and its embedded system implementation
OĞUZ AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜRVET KIRCI