Fakulta informačních technologií VUT v Brně

Doc. Ing.

Jiří Jaroš

Ph.D.

Docent

+420 54114-1207
jarosjir@fit.vut.cz
Kancelář L334

Výuka

Konzultační hodiny

  • Kdykoliv po předchozí domluvě
  • Možnost konzultací po Skype

Přednášky v předmětech

PDD Aplikace paralelních počítačů
česky, zimní semestr, UPSY FIT VUT
AVS Architektury výpočetních systémů
česky, zimní semestr, UPSY FIT VUT
PCG Paralelní výpočty na GPU
česky, zimní semestr, UPSY FIT VUT
PPP Praktické paralelní programování
česky, letní semestr, UPSY FIT VUT

Nabídka diplomových a bakalářských praci

Možnost řešení diplomových a bakalářských prací v oblasti:
  • Vysoce výkonné počítání (HPC)
  • Superpočítačové systémy
  • Využití grafických karet a akcelerátorů pro vědecké výpočty (GPGPU)
  • Optimalizace algoritmů na rychlost
  • Evoluční algoritmy (EA)

Témata jsou vybírána z praxe a jejím cílem je začlenění do projektu k-Wave jenž se zabývá simulací šíření ultrazvuku v živých tkáních. Náplní DP/BP projektů je především softwarová implementace, ladění výkonnosti, testování na architekturách jako jsou GPU, Xeon Phi, superpočítačové systémy.

Právě rozjíždíme velký projekt v oblasti fotoakustického snímkování pro nový mamograf. V rámci této práce nabízíme bakalářské a diplomové práce v oblasti vysoce náročného počítání, superpočítačových technologií, grafických karet, atd.

Nebojte se přijít zeptat, poptat, a domluvit se i na vlastním zadání z oblasti superpočítání:

Rámcová témata BP a DP pro rok 2019/2020 jsou zde, nebojte se přijít s vlastním nápadem:

Evoluce:

  1. Aproximace a akcelerace fitness funkce v oblasti neurochirurgie
  2. Evoluční návrh ultrazvukových operačních plánů

Superpočítače
  1. Distribuovaná simulace šíření světla na GPU pomocí MPI
  2. Dynamické vyvažování zátěže v aplikacích na superpočítači Salomon
  3. Neblokující ukládání simulačních velkých data v superpočítačových aplikacích
  4. Moderní knihovny pro využití GPU jako akcelerátoru
  5. Interaktivní model superskalárního procesoru AMD nebo Intel

Python 
  1. Python front-end pro ultrazvukový simulátor k-Wave
  2. Adaptivní plánování úloh na superpočítači v pythonu

Simulace a akcelerace existujících kódů
  1. Akcelerace fotoakustického snímkování prsou pomocí OpenMP nebo CUDA
  2. Akcelerace charakterizace ultrazvukových vysílačů pomocí OpenMP nebo CUDA
  3. Akcelerace neurostimulace pomocí moderní GPU knihovny OpenACC
  4. Simulace šíření tepla v mozku pomocí GPU
  5. Simulace šíření ultrazvuku pomocí Raytracingu
  6. Simulace šíření světla MCX pomocí OpenMP
  7. Ultrazvukové simulace v Pythonu
Nahoru