Detail práce

Simulace šíření tepla v mozku s využitím vysokoúrovňových GPGPU technik

Diplomová práce Student: Krbila Martin Akademický rok: 2021/2022 Vedoucí: Jaroš Jiří, doc. Ing., Ph.D.
Název anglicky
Simulation of Heat Diffusion in the Brain Using High-Level GPGPU Techniques
Jazyk práce
český
Abstrakt

Tato diplomová práce se zabývá akcelerací simulace šíření tepla na grafické kartě. Je zde popsán postup akcelerace existující implementace v Matlabu, která je součástí balíku k-Wave. V práci jsou popsány různé vysokoúrovňové i nízkoúrovňové knihovny pro programovaní na grafických kartách a shrnuty jejich silné a slabé stránky. Byla vytvořena implementace simulace na GPU kompletně pokrývající funkcionalitu původní verze, která dosahuje přibližně stonásobného zrychlení oproti procesorové implementaci v Matlabu. Jako součást této práce byl také vytvořen modul umožňující výpočet diskrétních trigonometrických transformací na grafické kartě, který dosahuje přibližně desetinásobného zrychlení oproti nejlepší procesorové variantě a umožňuje akceleraci simulace s různými okrajovými podmínkami. Výstupem práce je také srovnání výkonu několika verzí základní simulace při využití různých GPGPU technik.

Klíčová slova

GPGPU, Simulace šíření tepla, GPU, OpenMP, OpenACC, CUDA, CuPy, OpenCL, Matlab, DTT

Ústav
Studijní program
Informační technologie a umělá inteligence, specializace Počítačová grafika a interakce
Soubory
Stav
obhájeno, hodnocení A
Obhajoba
22. června 2022
Oponent
Průběh obhajoby

Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A.

Otázky u obhajoby
  1. Popíšte náročnosť prechodu od CuPy na Numba v Python implementácií.
    • Popíšte, ako by ste efektívne implemntovali diskrétne trigonometrické transformácie pomocou CUDA v C++ implementácií.
    • Zabýval jste se šířením tepla v mozku?
    • Jaké verze implementace byla nejvýkonnější?
    • Jaká jsou omezení GPU verzí oproti CPU verzí?
    • Je možné výpočet provádět na více GPU?
Komise
Chudý Peter, doc. Ing., Ph.D. MBA (UPGM FIT VUT), předseda
Bařina David, Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT), člen
Češka Milan, doc. RNDr., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Grézl František, Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT), člen
Milet Tomáš, Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT), člen
Zemčík Pavel, prof. Dr. Ing. (UPGM FIT VUT), člen
Citace
KRBILA, Martin. Simulace šíření tepla v mozku s využitím vysokoúrovňových GPGPU technik. Brno, 2022. Diplomová práce. Vysoké učení technické v Brně, Fakulta informačních technologií. 2022-06-22. Vedoucí práce Jaroš Jiří. Dostupné z: https://www.fit.vut.cz/study/thesis/24464/
BibTeX
@mastersthesis{FITMT24464,
    author = "Martin Krbila",
    type = "Diplomov\'{a} pr\'{a}ce",
    title = "Simulace \v{s}\'{i}\v{r}en\'{i} tepla v mozku s vyu\v{z}it\'{i}m vysoko\'{u}rov\v{n}ov\'{y}ch GPGPU technik",
    school = "Vysok\'{e} u\v{c}en\'{i} technick\'{e} v Brn\v{e}, Fakulta informa\v{c}n\'{i}ch technologi\'{i}",
    year = 2022,
    location = "Brno, CZ",
    language = "czech",
    url = "https://www.fit.vut.cz/study/thesis/24464/"
}
Nahoru