Ім'я файлу: 911D7F37-0C0C-4260-8C21-E47A45284F9C(1).pptx
Розширення: pptx
Розмір: 1334кб.
Дата: 08.11.2022
скачати
Пов'язані файли:
Реферат Матвійчук М.В..docx

РОЗРОБКА ПРОГРАМНОГО МОДУЛЯ ПІДВИЩЕННЯ ЯКОСТІ РАСТРОВИХ ЗОБРАЖЕНЬ


Виконав студент гр. 1КН-15м Пасічник Д.Г.

Науковий керівник: д.т.н., проф. Яровий А.А.

Метою бакалаврської дипломної роботи є підвищення продуктивності обчислювальних процесів покращення якості растрових зображень

Об’єктом дослідження є процес підвищення якості растрових зображень.

Предметом дослідження є програмні засоби підвищення якості растрових зображень на основі технології GPGPU.

Мета, об’єкт та предмет роботи

Актуальність обробки зображень

Актуальність обробки зображень

Аналіз сучасних технологій обробки зображень

Тип відмінності

CPU

GPU

Створення потоку

Займає дуже багато часу

Займає мало часу

Робота у потоці

Може виконуватися будь яка операція

Краще виконувати легкі математичні обчислення

Кількість потоків

Мало

Дуже багато

Структура обраної GPU орієнтованої

апаратної платформи

Параметри відеоадаптера NVIDIA GeForce GT 635M


Параметр

Значення

Об’єм пам’яті

2048 Мб

Частота

1350 МГц

Тип пам’яті

DDR3

Пропускна спроможність пам’яті

43.2 Гб/с

Мультипроцесори/ядра

3/144

Максимальна кількість потоків на мультипроцесор

1536

Максимальна кількість потоків в блоці

1024

Максимальна кількість потоків регістрів в блоці

32768

Розмір варпу

32 потоки

Максимальний розмір блоку

1024х1024х64

Максимальний GRID розмір

65535x65535x65535

Теоретична продуктивність

388.8 GFLOPS

Обґрунтування вибору програмно-апаратної платформи

У порівнянні з традиційним підходом до організації обчислень загального призначення допомогою можливостей графічних API, у архітектури CUDA відзначають наступні переваги в цій області:
  • Інтерфейс програмування додатків CUDA (CUDA API) заснований на стандартній мові програмування Сі з деякими обмеженнями
  • Колективна між потоками пам'ять (shared memory) розміром
  • Більш ефективні транзакції між пам'яттю центрального процесора і відеопам'яттю;
  • Повна апаратна підтримка цілочисельних і побітових операцій

Структура системи підвищення якості

растрових зображень

Алгоритм роботи програмного модуля

Зовнішній вигляд вікон програми

Головне вікно програми

Вікно вибору зображення

Зовнішній вигляд вікон програми

Вибір алгоритму обробки зображення

Результати обробки та збереження зображення

Порівняння швидкості роботи алгоритму

Histogram на CPU та GPU

Висновок

В результаті виконання бакалаврської дипломної роботи було реалізовано програмний модуль підвищення якості растрових зображень на основі технології GPGPU. Проведене тестування для зображень різних форматів та розмірностей, показало що перевага швидкості обробки на GPU зростає із збільшенням розміру зображень, та для зображень розміром 4096х3072 більша ніж на CPU майже в 5р., а пікова продуктивність складає 388.8 GFLOPS в той час коли одні з найпотужніших на даний час процесори Intel Core i7 забезпечують продуктивність близько 53,28 GFLOPS. В результаті аналізу роботи програми виявлено, що поставлена мета дослідження досягнута та задачі дослідження виконані. Результати досліджень було апробовано на XLIV науково-технічній конференції професорсько-викладацького складу, співробітників та студентів Вінницького національного технічного університету у 2015р.

Дякую за увагу.
скачати

© Усі права захищені
написати до нас