Témata prací (Výběr práce)Témata prací (Výběr práce)(verze: 368)
Detail práce
   Přihlásit přes CAS
Akcelerace vzájemné korelace pomocí GPU
Název práce v češtině: Akcelerace vzájemné korelace pomocí GPU
Název v anglickém jazyce: Accelerating cross-correlation with GPUs
Klíčová slova: korelace|zpracování signálu|paralelní|GPU|CUDA
Klíčová slova anglicky: cross-correlation|signal processing|parallel|GPU|CUDA
Akademický rok vypsání: 2021/2022
Typ práce: diplomová práce
Jazyk práce: čeština
Ústav: Katedra distribuovaných a spolehlivých systémů (32-KDSS)
Vedoucí / školitel: doc. RNDr. Martin Kruliš, Ph.D.
Řešitel: skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd.
Datum přihlášení: 02.11.2021
Datum zadání: 03.11.2021
Datum potvrzení stud. oddělením: 10.11.2021
Datum a čas obhajoby: 13.09.2022 09:00
Datum odevzdání elektronické podoby:21.07.2022
Datum odevzdání tištěné podoby:25.07.2022
Datum proběhlé obhajoby: 13.09.2022
Oponenti: RNDr. Jan Horáček, Ph.D.
 
 
 
Zásady pro vypracování
Cross-correlation, also known as the sliding dot product, is well known method of signal processing and it has many applications related to pattern matching.
A recent master thesis was defended describing a straightforward implementation of cross-correlation on GPUs that accelerated a processing pipeline for data from electron microscope.
Although the aforementioned thesis succeeded from the practical point of view, it left little insights into the code-optimization process and left many approaches to GPU parallelization untouched. The main objective of this thesis is to continue the work and perform a proper analysis of possible parallelization methods accompanied with extensive empirical evaluation.
Seznam odborné literatury
Clark, Michael A., PC La Plante, and Lincoln J. Greenhill. "Accelerating radio astronomy cross-correlation with graphics processing units." The International journal of high performance computing applications 27.2 (2013): 178-192.

Kapinchev, Konstantin, et al. "GPU implementation of cross-correlation for image generation in real time." 2015 9th International Conference on Signal Processing and Communication Systems (ICSPCS). IEEE, 2015.

Zhang, Lingqi, et al. "High accuracy digital image correlation powered by GPU-based parallel computing." Optics and Lasers in Engineering 69 (2015): 7-12.

Ventosa, Sergi, Martin Schimmel, and Eleonore Stutzmann. "Towards the processing of large data volumes with phase cross‐correlation." Seismological Research Letters 90.4 (2019): 1663-1669.
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK