Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "przetwarzanie równoległe" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Wybrane zagadnienia przetwarzania równoległego i rozproszonego oraz klastrów komputerowych
    Autorzy:
    Chaładyniak, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/91258.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Warszawska Wyższa Szkoła Informatyki
    Tematy:
    klastry komputerowe
    przetwarzanie równoległe
    przetwarzanie rozproszone
    cluster computing
    parallel computing
    telecommunications networks
    Opis:
    W artykule przedstawiono wprowadzenie do zagadnień przetwarzania równoległego. Wyjaśniono jego ideę oraz zaprezentowano najpopularniejsze klasyfikacje. Przybliżono pojęcie przetwarzania rozproszonego we współczesnych sieciach teleinformatycznych. Przedstawiono wybrane implementacje klastrów komputerowych.
    The article presents the introduction to parallel computing. It explains the idea and presents the most popular classifications. It also explains the concept of distributed processing in today’s telecommunications networks. It presents selected cluster computing implementations.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki; 2010, 4, 4; 41-53
    1896-396X
    2082-8349
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Performance evaluation of MapReduce using full virtualisation on a departmental cloud
    Autorzy:
    González-Vélez, H.
    Kontagora, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/907802.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    przetwarzanie w chmurze
    przetwarzanie równoległe
    szkielet algorytmiczny
    MapReduce
    server virtualization
    cloud computing
    algorithmic skeletons
    structured parallelism
    parallel computing
    Opis:
    This work analyses the performance of Hadoop, an implementation of the MapReduce programming model for distributed parallel computing, executing on a virtualisation environment comprised of 1+16 nodes running the VMWare workstation software. A set of experiments using the standard Hadoop benchmarks has been designed in order to determine whether or not significant reductions in the execution time of computations are experienced when using Hadoop on this virtualisation platform on a departmental cloud. Our findings indicate that a significant decrease in computing times is observed under these conditions. They also highlight how overheads and virtualisation in a distributed environment hinder the possibility of achieving the maximum (peak) performance.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2011, 21, 2; 275-284
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analysis of parallelisation of 3D-CEMBS model using technologies like OpenACC and OpenMP
    Analiza możliwości zrównoleglenia modelu 3D-CEMBS z wykorzystaniem technologii typu OpenACC i OpenMP
    Autorzy:
    Piotrowski, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/111546.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Instytut Morski w Gdańsku
    Tematy:
    3D-CEMBS
    parallel computing
    MPI
    OpenMP
    OpenACC
    distributed memory
    shared memory
    przetwarzanie równoległe
    pamięć rozproszona
    pamięć dzielona
    Opis:
    Oceanographic models utilise parallel computing techniques to increase their performance. Computer hardware constantly evolves and software should follow to better utilise modern hardware potential. The number of CPU cores with access to shared memory increases with hardware evolution. To fully utilise the possibilities new hardware presents, parallelisation techniques employed in oceanographic models, which were designed with distributed memory systems in mind, have to be revised. This research focuses on analysing the 3D-CEMBS model to assess the feasibility of using OpenMP and OpenACC technologies to increase performance. This was done through static code analysis and profiling. The findings show that the main performance problems are attributed to task decomposition that was designed with distributed memory systems in mind. To fully utilise modern shared memory systems, other task decomposition strategies need to be employed. The presented 3D-CEMBS model analysis is a first stage in wider research of oceanographic models as a specific class of parallel applications. In the long term the research will result in proposing design patterns tailored for oceanographic models that would exploit their characteristics to achieve better hardware utilisation on evolving hardware architectures.
    Modele oceanograficzne wykorzystują przetwarzanie równoległe dla zwiększenia wydajności. Sprzęt komputerowy ciągle ewoluuje, więc oprogramowanie powinno zmieniać się razem z nim, aby w pełni wykorzystać potencjał współczesnego sprzętu. Wraz z rozwojem sprzętu komputerowego zwiększa się liczba rdzeni procesorów, które mają dostęp do pamięci współdzielonej. Aby w pełni wykorzystać możliwości nowego sprzętu, techniki zrównoleglania wykorzystywane w modelach oceanograficznych muszą zostać zrewidowane. Modele oceanograficzne były często projektowane z myślą o systemach z pamięcią rozproszoną. Niniejsze badania skupiają się na analizie modelu 3D-CEMBS pod kątem możliwości wykorzystania technologii OpenMP i OpenACC w celu podniesienia wydajności modelu. W tym celu została przeprowadzona statyczna analiza kodu modelu oraz profilowanie. Wyniki badań pokazują, że główny problem wydajnościowy modelu jest wynikiem zastosowania dekompozycji zadań przewidzianej dla systemów z pamięcią rozproszoną. Aby w pełni wykorzystać współczesne komputery z pamięcią współdzieloną należy wprowadzić inne strategie dekompozycji zadań.
    Źródło:
    Biuletyn Instytutu Morskiego w Gdańsku; 2015, 30, 1; 10-15
    1230-7424
    2450-5536
    Pojawia się w:
    Biuletyn Instytutu Morskiego w Gdańsku
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie obliczeń równoległych do klasyfikacji punktów overlap
    Application of parallel computing for classification of overlapping points
    Autorzy:
    Bratuś, R.
    Musialik, P.
    Pióro, P.
    Prochaska, M.
    Rzonca, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/131194.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    punkty typu overlap
    przetwarzanie równoległe
    klasyfikacja punktów
    kąt skanowania
    overlapping points
    parallel computing
    points classification
    scan angle
    Opis:
    Publikacja omawia nowatorskie metody rozwiązania ważnego technologicznie zagadnienia, jakim jest klasyfikacji punktów overlap, czyli punktów w pasie podwójnego pokrycia pomiędzy sąsiednimi szeregami skanowania. Prezentowane podejście oparte jest na wydajnej metodzie obliczeń równoległych na procesorach graficznych GPU, pozwalającej na zastosowanie bardziej zaawansowanego algorytmu podczas analizy i przetwarzania danych. Celem sprawdzenia wydajności przeprowadzono testy badanego narzędzia do klasyfikacji punktów overlap, a wyniki odniesiono do możliwości powszechnie stosowanego programu Terrascan firmy Terrasolid. Proponowane innowacje obliczeniowe mają na celu poprawę jakości danych skaningowych pozyskiwanych przy pomocy latających platform takich jak lekkie samoloty czy wiatrakowce. Podniesienie jakości procesu klasyfikacji punktów typu overlap, wymaga dwóch wstępnych etapów przetwarzania. Pierwszy polega na obcięciu brzegów szeregu ściśle według zadanego kąta od pionu. Zastosowane podejście daje bardziej regularne wyniki niż inne metody. Z kolei drugi, oparty o algorytm rozgęszczenia punktów, prowadzi do usuwania nadmiarowych profili skanowania. Proponowane rozwiązanie to klasyfikacja punktów overlap według kąta padania promienia skanera na teren i obiekty terenowe. Reasumując, w ramach opisanych badań dotychczas stosowane metody klasyfikacji punktów overlap zostały poddane rewizji. Korzystając z praktycznych uwag oraz sugestii ze strony wykonawców, wprowadzono szereg udoskonaleń, których prezentacja i dyskusja jest przedmiotem niniejszej publikacji.
    The paper presents innovative methods of solving important technological problem: the classification of LiDAR points located in the overlapping area between two parallel scan strips. The presented approach is based on an efficient method of parallel computation using graphic processors, allowing to apply more sophisticated algorithms for data analysis and processing. The tests of the algorithms were executed in order to verify correctness of the assumption that the innovative solutions presented in the paper might increase the efficiency and correctness of the data, referred to well known and popular technological solutions. The suggested computational innovations are applied to increase the quality of the LiDAR data acquired by light airplanes and gyrocopters. Two approaches to increase the quality of classification of overlapping points have bee, proposed. The first process is cutting-off the points of the strip borders strictly according to defined angle measured from vertical direction. The second process is dissolving of the points to get the regular density of the result point cloud. The title issue is the classification of overlapping points according to the angle of incidence to the terrain and other objects. The normal vectors calculation for each of the scan points is necessary for the analysis. Such solution increases the quality of overlaps classification and guarantees its high efficiency thanks to the parallel computation. In conclusion, during the research three innovative approaches were tested and reviewed against commonly used methods. Parallel computation can improve quality and reduce time of processing for overlap classification problem was confirmed.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2017, 29; 11-26
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Use of parallel computing in mass processing of laser data
    Zastosowanie obliczeń równoległych do masowego przetwarzania danych laserowych
    Autorzy:
    Będkowski, J.
    Bratuś, R.
    Prochaska, M.
    Rzonca, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/129799.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    parallel computing
    laser scanning
    lidar
    data processing
    obliczenia równoległe
    skanowanie laserowe
    LiDAR
    przetwarzanie danych
    Opis:
    The first part of the paper includes a description of the rules used to generate the algorithm needed for the purpose of parallel computing and also discusses the origins of the idea of research on the use of graphics processors in large scale processing of laser scanning data. The next part of the paper includes the results of an efficiency assessment performed for an array of different processing options, all of which were substantially accelerated with parallel computing. The processing options were divided into the generation of orthophotos using point clouds, coloring of point clouds, transformations, and the generation of a regular grid, as well as advanced processes such as the detection of planes and edges, point cloud classification, and the analysis of data for the purpose of quality control. Most algorithms had to be formulated from scratch in the context of the requirements of parallel computing. A few of the algorithms were based on existing technology developed by the Dephos Software Company and then adapted to parallel computing in the course of this research study. Processing time was determined for each process employed for a typical quantity of data processed, which helped confirm the high efficiency of the solutions proposed and the applicability of parallel computing to the processing of laser scanning data. The high efficiency of parallel computing yields new opportunities in the creation and organization of processing methods for laser scanning data.
    Publikacja ma na celu przedstawienie części wyników badań, jakie zrealizował zespół badawczy firmy Dephos Software w ramach projektu finansowanego przez UE pt. "Badania nad masowym przechowywaniem, udostępnianiem i przetwarzaniem przestrzennych danych laserowych". Na wstępie publikacji autorzy przedstawiają zasady organizacji algorytmu spełniającego wymogi obliczeń równoległych oraz przybliżają genezę pomysłu prowadzenia badań nad zastosowaniem procesorów graficznych do masowego przetwarzania danych skaningowych. Następnie autorzy prezentują wyniki oceny wydajności działania szeregu różnych procesów przetwarzania danych laserowych, które udało się zasadniczo przyspieszyć dzięki obliczeniom równoległym. Procesy te dzielą się na procesy podstawowe (generowanie ortoobrazów z chmur punktów, kolorowanie chmur punktów, transformacja, generowanie siatki regularnej) oraz procesy zaawansowane (wykrywanie płaszczyzn i krawędzi, klasyfikacja chmur punktów, analiza danych w celu kontroli jakości danych). W większości przypadków algorytmy musiały zostać opracowane całkowicie od nowa pod kątem wymogów przetwarzania równoległego, część korzysta z wcześniejszego dorobku technologicznego firmy Dephos Software, będąc dostosowana do równoległej metody obliczeń w ramach przeprowadzonych badań. W każdym z tych procesów określono czas działania dla typowej ilości danych przetwarzanych, co potwierdziło wysoką wydajność rozwiązań i sens zastosowania obliczeń równoległych w odniesieniu do danych skaningowych. Obliczenia równoległe dzięki swojej wysokiej wydajności otwierają nowe możliwości w tworzeniu i organizacji procesów przetwarzania danych pochodzących ze skaningu laserowego.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2015, 27; 45-59
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies