Geri Dön

İnsansız hava araçlarında büyük ölçekli yol planlama problemlerinin GPU üzerinde CUDA yardımı ile çözümü

Solving large scale UAV route planning problems on GPUs with CUDA architecture

  1. Tez No: 364104
  2. Yazar: UĞUR ÇEKMEZ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ÖZGÜR KORAY ŞAHİNGÖZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hava Harp Okulu Komutanlığı
  10. Enstitü: Havacılık ve Uzay Teknolojileri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 93

Özet

Temelde doğal gelişim ve iyilenme süreçlerini modellemeye yönelik yaklaşımlar içeren evrimsel algoritmalar, optimizasyon problemlerinin makul sürelerde ve kabul edilebilir sonuçlarla çözülmesi konusunda ciddi bir hızlandırma sağlamaktadırlar. Bunun yanında problem sahası genişledikçe bu hızlanma dahi uygun bir zaman diliminde çözüm üretmekte yetersiz kalmaktadır. İşlem gücünün artması ise sistemin maliyetiyle doğru orantılıdır. Buna bağlı olarak çözüm süresi yine kabul edilir seviyenin altında kalabilmektedir. Bu nedenle performansı artırmak ve gerekirse gerçek zamanlı sistemlerde kullanabilmek açısından problemlerin paralel ortamda gerçeklenmesi etkin bir yöntem olarak karşımıza çıkmaktadır. Sistemler iki temel donanım üzerinde gerçeklenmektedirler. Bunlar, çok çekirdekli merkezi işlem üniteleri (CPU) ve grafik işlem üniteleridir (GPU). Geleneksel CPU mimarisine kıyasla GPU'lar, yoğun ve kolay ulaşılabilir bir paralel hesaplama gücü sağlamaktadırlar. Bundaki en önemli faktör ise yüksek maliyeti olan ve artık limitlerine yaklaşan yüksek frekanslı birkaç çekirdekten ziyade daha düşük frekansa, dolayısıyla düşük maliyete sahip binlerce çekirdeğin aynı ünite üzerinde toplanmasıdır. Paralel yaklaşımlarda amaç, genelde problem sahasının paralel çözülebilecek parçalara ayrılması ve işlem parçacıklarının ilgili kısımları paralel işleyip ortak çözümler üretmesi, temelde zaman alan hesaplamaların paralel çözülmesi veya bunların birlikte ele alındığı yöntemler üretmektir. Bu çalışmada evrimsel algoritma çeşitlerinden olan Genetik Algoritmalar ve Karınca Kolonisi Optimizasyonunun grafik kartlar üzerinde paralelleştirilerek bir İnsansız Hava Aracının (IHA) rota planlamasında kullanılması amaçlanmıştır. İHA'nın üzerlerinden geçmek zorunda olduğu (kontrol etmek zorunda olduğu) noktaların önceden bilindiği kabul edilmiş ve İHA'nın bu noktalardan gezecek şekilde bilgi toplaması, veri transfer etmesi ve buna göre rota planlanması amaçlanmıştır. Probleminin çözümünde NVIDIA'nın CUDA mimarisi kullanılmıştır. Yapılan testler doğrultusunda alınan sonuçların, geleneksel CPU mimarisi ile kıyaslaması yapılmış ve hem çözüm kalitesinin arttığı hem de işlem süresinin önemli ölçüde kısaldığı gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Using evolutionary algorithms that are basically simulating the natural evolution processes to solve the optimisation problems yields valuable resutls in a reasonable time; but since the problem domain gets bigger, the still results may not be reached in such a short time. Thus there is a need to increase the calculation resources; but it is directly related to the cost of the underlying hardware and it still may return insufficient results.Thus, the new approaches to solve this complexity are being used, that is, for now, the GPU parallelization in contrast to traditional CPUs. The main factor to use the GPUs are their low energy consumption, better performance/price ratio, easy access, high bandwidth, etc. The aim in the parallel approaches is to divide the problem domain into small pieces and distribute the data among the cores to create the resulting data. In this study, two of the evolutionary algorithms that are Genetic Algorithms (GA) and Ant Colony Optimisation (ACO) are examined and re-designed so it is executed on GPU in a parallel manner. The aim here is to use it to solve the route planning problems for UAV. In this context, proposed algorithms are tested in a well-known engineering problem (TSP) including some constraints of the route planning, and experimental evaluation is conducted to compare with CPUs. The obtained results indicate that our approach leads to a considerable speedup. These results explicitly show that GPUs have a potential for acceleration of GA and ACO in a parallel manner, and it allows to solve more complex real world tasks.

Benzer Tezler

  1. Design, modelling and control of a nano quadrotor withmicrocontroller based vision system for object tracking

    Nesne takibi için bir nano dört rotorlu helikopterin tasarımı, modellenmesi ve mikrodenetleyici tabanlı görüntü sistemi ile kontrolü

    MUSTAFA ENES KIRMACI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA YALÇIN

    PROF. DR. ERDİNÇ ALTUĞ

  2. Kentsel yerleşmelerde yapılaşmanın havadan kontrol ile değerlendirilmesi

    Evaluation of construction in urban compositions with air quality control

    İBRAHİM ÇAĞRI MERT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Aydın Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET FATİH ALTAN

  3. Histogram-based sampling and multi-level global registration for 3D point clouds

    3B nokta bulutları için histogram tabanlı örnekleme ve çok katmanlı global eşleştirme

    OSMAN ERVAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ

  4. Use of lesp (Leading edge suction parameter) and effective angle of attack measurements for gust mitigation

    Sağanak etkisinin azaltılması için lesp (Hücum kenarı emme parametresi) ve efektif hücum açısı ölçümlerinin kullanımı

    ELİF ACAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NURİYE LEMAN OKŞAN ÇETİNER YILDIRIM

  5. Mobil nesnelerin interneti için yeni nesil hücresel ağ tabanlı ağ dilimleme

    Next generation cellular network based network slicing for the mobile internet of things

    WAFA HAMDI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN BULUT

    PROF. DR. ORHAN DAĞDEVİREN