Computer simulation process parallel image processing technology based on Nvidia Cuda and Openmp
Keywords:
parallel computing, heterogeneous computing, multithreading, image processing, GPGPU, CUDA, Multi-GPU Programming, OpenMPAbstract
The analysis of the implementation details for realization of image processing on the base of technologies for developing of multithreaded applications OpenMP and heterogeneous applications NVIDIA CUDA is carried out in the research. According to the analysis the computer modeling of the matrix parallel computing and analysis of the performance indicators are carried out.
References
1. Katsushi Ikeuchi Computer Vision. A Reference Guide. / Katsushi Ikeuchi — Springer, 2014. — 898 p.
2. Richard Szeliski Computer Vision. Algorithms and Applications. / R. Szeliski — Springer, 2011. — 643 p.
3. Шапиро Л. Компьютерное зрение. / Шапиро Л., Стокман Дж. — М. : Бином. Лаборатория знаний, 2009. — 760 с.
4. A. Yarovyy Organization of High-Performance Parallel-Hierarchical Computing Processes for Classification of Laser Beam Images. / A. Yarovyy, L. Timchenko, N. Kokriatskaia,
S. Nakonechna, M. Mateichuk — Development and application systems : Proceedings of the 12th International Conference on DAS-2014, May 15—17, 2014, Suceava, Romania — Suceava, Universitatea Stefan cel Mare Suceava, 2014 — p. 192—197.
5. NVIDIA — World Leaderin Visual Computing Technologies [Електронний ресурс] — Режим доступу : http://www.nvidia.ru/page/home.html.
6. Левин М. А. Параллельное программирование с использованием OpenMP [Електронний ресурс]. — Режим доступу : http://www.intuit.ru/studies/courses/1112/232/info.
7. The OpenMP® API specification for parallel programming [Електронний ресурс] — Режим доступу : http://openmp.org/wp.
8. M. Galloy CPU vs GPU performance [Електронний ресурс] / M. Galloy // Режим доступу : http://michaelgalloy.com/2013/06/11/cpu-vs-gpu-performance.html.
9. Гергель В. П. Высокопроизводительные вычисления для многоядерных многопроцессорных систем. / Гергель В. П. — Н. : ННГУ им. Н.И.Лобачевского, 2010. — 421 с.
10. Яровий А. А. Прикладні аспекти і перспективи побудови кластерів на основі GPU для реалізації паралельної та паралельно-ієрархічної обробки інформації / А. А. Яровий // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. — 2009. — № 2 (18). — С. 119—126.
11. Скрибцов П. В. Сравнение производительности графических ускорителей и центрального процессора при вычислениях для больших объемов обрабатываемых данных / Скрибцов П. В., Долгополов А. В. // Нейрокомпьютеры: разработка, применение — Москва, Издательство «Радиотехника», 2007. — № 9. — С. 421—425.
12. NVIDIA CUDA — Неграфические вычисления на графических процессорах [Електронний ресурс] — Режим доступу : http://www.ixbt.com/video3/cuda-1.shtml.
13. M. Colgrove Multi-GPU Programming Using CUDA Fortran, MPI, and GPUDirect [Електронний ресурс] — Режим доступу : https://www.pgroup.com/lit/articles/insider/v3n3a2.htm.
14. P. Micikevicius NVIDIA. Multi-GPU Programming. [Електронний ресурс] — Режим доступу : http://www.nvidia.com/docs/IO/116711/sc11-multi-gpu.pdf.
15. Перспективи застосування технології NVIDIA SLI для паралельно-ієрархічної обробки зображень / Яровий А. А., Кулик О. О. : Збірник тез доповідей VII Міжнародної науково-технічної конференції [Фотоніка ОДС-2015)], (Вінниця, 21—23 квітня 2015 р.) — Вінниця, ВНТУ, 2015. — с. 10.
16. Свідоцтво про реєстрацію авторського права на твір № 62201. Комп’ютерна програма «Комп’ютерна програма обробки зображень у GPU-орієнтованому апаратному забезпеченні на основі модифікованого для Multi-GPU Programming методу прямого паралельно-ієрархічного перетворення» / Яровий А. А., Кулик О. О., Матейчук М. С. Дата реєстрації Державною службою інтелектуальної власності України 23.10.2015.
17. NVIDIA Nsight [Електронний ресурс] — Режим доступу : http://www.nvidia.com/object/nsight.html.
REFERENCES
1. Katsushi Ikeuchi Computer Vision. A Reference Guide./ Katsushi Ikeuchi — Springer, 2014. — 898 p.
2. Richard Szeliski Computer Vision. Algorithms and Applications./ R. Szeliski — Springer, 2011. — 643 p.
3. Shapiro L. Kompyuternoe zrenie./ Shapiro L., Stokman Dzh. — M.: Binom. Laboratoriya znaniy, 2009. — 760 s.
4. A. Yarovyy Organization of High-Performance Parallel-Hierarchical Computing Processes for Classification of Laser Beam Images. / A. Yarovyy, L. Timchenko, N. Kokriatskaia,
S. Nakonechna, M. Mateichuk — Development and application systems : Proceedings of the 12th International Conference on DAS-2014, May 15-17, 2014, Suceava, Romania — Suceava, Universitatea Stefan cel Mare Suceava, 2014 — p. 192—197.
5. NVIDIA — World Leaderin Visual Computing Technologies [Electronic resource] — Mode of access: http://www.nvidia.ru/page/home.html.
6. Levin M. A. Parallelnoe programmirovanie s ispolzovaniem OpenMP [Electronic resource] — Mode of access: http://www.intuit.ru/studies/courses/1112/232/info.
7. The OpenMP® API specification for parallel programming [Electronic resource] — Mode of access: http://openmp.org/wp.
8. M. Galloy CPU vs GPU performance [Electronic resource] / M. Galloy // Mode of access: http://michaelgalloy.com/2013/06/11/cpu-vs-gpu-performance.html.
9. Gergel V. P. Vyisokoproizvoditelnyie vyichisleniya dlya mnogoyadernyih mnogoprotsessornyih sistem. / Gergel V. P. — N. : NNGU im. N.I.Lobachevskogo, 2010. — 421 s.
10. Yarovyi A. A. Prykladni aspekty i perspektyvy pobudovy klasteriv na osnovi GPU dlia realizatsii paralelnoi ta paralelno-iierarkhichnoi obrobky informatsii / A. A. Yarovyi // Optyko-elektronni informatsiino-enerhetychni tekhnolohii. — 2009. — №2 (18). — S. 119—126.
11. Skribtsov P. V. Sravnenie proizvoditelnosti graficheskih uskoriteley i tsentralnogo protsessora pri vyichisleniyah dlya bolshih ob'emov obrabatyivaemyih dannyih / Skribtsov P. V.,
Dolgopolov A. V. // Neyrokompyuteryi: razrabotka, primenenie — Moskva, Izdatelstvo «Radiotehnika», 2007. — # 9. — S. 421—425.
12. NVIDIA CUDA — Negraficheskie vyichisleniya na graficheskih protsessorah [Electronic resource] — Mode of access: http://www.ixbt.com/video3/cuda-1.shtml.
13. M. Colgrove Multi-GPU Programming Using CUDA Fortran, MPI, and GPUDirect [Electronic resource] — Mode of access: https://www.pgroup.com/lit/articles/insider/v3n3a2.htm.
14. P. Micikevicius NVIDIA. Multi-GPU Programming. [Electronic resource] — Mode of access: http://www.nvidia.com/docs/IO/116711/sc11-multi-gpu.pdf.
15. Perspektyvy zastosuvannia tekhnolohii NVIDIA SLI dlia paralelno-iierarkhichnoi obrobky zobrazhen / Yarovyi A. A., Kulyk O. O. : Zbirnyk tez dopovidei VII Mizhnarodnoi naukovo-tekhnichnoi konferentsii [Fotonika ODS-2015)], (Vinnytsia, 21—23 kvitnia 2015 r.) — Vinnytsia, VNTU, 2015. — s. 10.
16. Svidotstvo pro reiestratsiiu avtorskoho prava na tvir № 62201. Komp’iuterna prohrama «Komp’iuterna prohrama obrobky zobrazhen u GPU-oriientovanomu aparatnomu zabezpechenni na osnovi modyfikovanoho dlia Multi-GPU Programming metodu priamoho paralelno-iierarkhichnoho peretvorennia» / Yarovyi A. A., Kulyk O. O., Mateichuk M. S. Data reiestratsii Derzhavnoiu sluzhboiu intelektualnoi vlasnosti Ukrainy 23.10.2015.
17. NVIDIA Nsight [Electronic resource] — Mode of access: http://www.nvidia.com/object/nsight.html.
2. Richard Szeliski Computer Vision. Algorithms and Applications. / R. Szeliski — Springer, 2011. — 643 p.
3. Шапиро Л. Компьютерное зрение. / Шапиро Л., Стокман Дж. — М. : Бином. Лаборатория знаний, 2009. — 760 с.
4. A. Yarovyy Organization of High-Performance Parallel-Hierarchical Computing Processes for Classification of Laser Beam Images. / A. Yarovyy, L. Timchenko, N. Kokriatskaia,
S. Nakonechna, M. Mateichuk — Development and application systems : Proceedings of the 12th International Conference on DAS-2014, May 15—17, 2014, Suceava, Romania — Suceava, Universitatea Stefan cel Mare Suceava, 2014 — p. 192—197.
5. NVIDIA — World Leaderin Visual Computing Technologies [Електронний ресурс] — Режим доступу : http://www.nvidia.ru/page/home.html.
6. Левин М. А. Параллельное программирование с использованием OpenMP [Електронний ресурс]. — Режим доступу : http://www.intuit.ru/studies/courses/1112/232/info.
7. The OpenMP® API specification for parallel programming [Електронний ресурс] — Режим доступу : http://openmp.org/wp.
8. M. Galloy CPU vs GPU performance [Електронний ресурс] / M. Galloy // Режим доступу : http://michaelgalloy.com/2013/06/11/cpu-vs-gpu-performance.html.
9. Гергель В. П. Высокопроизводительные вычисления для многоядерных многопроцессорных систем. / Гергель В. П. — Н. : ННГУ им. Н.И.Лобачевского, 2010. — 421 с.
10. Яровий А. А. Прикладні аспекти і перспективи побудови кластерів на основі GPU для реалізації паралельної та паралельно-ієрархічної обробки інформації / А. А. Яровий // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. — 2009. — № 2 (18). — С. 119—126.
11. Скрибцов П. В. Сравнение производительности графических ускорителей и центрального процессора при вычислениях для больших объемов обрабатываемых данных / Скрибцов П. В., Долгополов А. В. // Нейрокомпьютеры: разработка, применение — Москва, Издательство «Радиотехника», 2007. — № 9. — С. 421—425.
12. NVIDIA CUDA — Неграфические вычисления на графических процессорах [Електронний ресурс] — Режим доступу : http://www.ixbt.com/video3/cuda-1.shtml.
13. M. Colgrove Multi-GPU Programming Using CUDA Fortran, MPI, and GPUDirect [Електронний ресурс] — Режим доступу : https://www.pgroup.com/lit/articles/insider/v3n3a2.htm.
14. P. Micikevicius NVIDIA. Multi-GPU Programming. [Електронний ресурс] — Режим доступу : http://www.nvidia.com/docs/IO/116711/sc11-multi-gpu.pdf.
15. Перспективи застосування технології NVIDIA SLI для паралельно-ієрархічної обробки зображень / Яровий А. А., Кулик О. О. : Збірник тез доповідей VII Міжнародної науково-технічної конференції [Фотоніка ОДС-2015)], (Вінниця, 21—23 квітня 2015 р.) — Вінниця, ВНТУ, 2015. — с. 10.
16. Свідоцтво про реєстрацію авторського права на твір № 62201. Комп’ютерна програма «Комп’ютерна програма обробки зображень у GPU-орієнтованому апаратному забезпеченні на основі модифікованого для Multi-GPU Programming методу прямого паралельно-ієрархічного перетворення» / Яровий А. А., Кулик О. О., Матейчук М. С. Дата реєстрації Державною службою інтелектуальної власності України 23.10.2015.
17. NVIDIA Nsight [Електронний ресурс] — Режим доступу : http://www.nvidia.com/object/nsight.html.
REFERENCES
1. Katsushi Ikeuchi Computer Vision. A Reference Guide./ Katsushi Ikeuchi — Springer, 2014. — 898 p.
2. Richard Szeliski Computer Vision. Algorithms and Applications./ R. Szeliski — Springer, 2011. — 643 p.
3. Shapiro L. Kompyuternoe zrenie./ Shapiro L., Stokman Dzh. — M.: Binom. Laboratoriya znaniy, 2009. — 760 s.
4. A. Yarovyy Organization of High-Performance Parallel-Hierarchical Computing Processes for Classification of Laser Beam Images. / A. Yarovyy, L. Timchenko, N. Kokriatskaia,
S. Nakonechna, M. Mateichuk — Development and application systems : Proceedings of the 12th International Conference on DAS-2014, May 15-17, 2014, Suceava, Romania — Suceava, Universitatea Stefan cel Mare Suceava, 2014 — p. 192—197.
5. NVIDIA — World Leaderin Visual Computing Technologies [Electronic resource] — Mode of access: http://www.nvidia.ru/page/home.html.
6. Levin M. A. Parallelnoe programmirovanie s ispolzovaniem OpenMP [Electronic resource] — Mode of access: http://www.intuit.ru/studies/courses/1112/232/info.
7. The OpenMP® API specification for parallel programming [Electronic resource] — Mode of access: http://openmp.org/wp.
8. M. Galloy CPU vs GPU performance [Electronic resource] / M. Galloy // Mode of access: http://michaelgalloy.com/2013/06/11/cpu-vs-gpu-performance.html.
9. Gergel V. P. Vyisokoproizvoditelnyie vyichisleniya dlya mnogoyadernyih mnogoprotsessornyih sistem. / Gergel V. P. — N. : NNGU im. N.I.Lobachevskogo, 2010. — 421 s.
10. Yarovyi A. A. Prykladni aspekty i perspektyvy pobudovy klasteriv na osnovi GPU dlia realizatsii paralelnoi ta paralelno-iierarkhichnoi obrobky informatsii / A. A. Yarovyi // Optyko-elektronni informatsiino-enerhetychni tekhnolohii. — 2009. — №2 (18). — S. 119—126.
11. Skribtsov P. V. Sravnenie proizvoditelnosti graficheskih uskoriteley i tsentralnogo protsessora pri vyichisleniyah dlya bolshih ob'emov obrabatyivaemyih dannyih / Skribtsov P. V.,
Dolgopolov A. V. // Neyrokompyuteryi: razrabotka, primenenie — Moskva, Izdatelstvo «Radiotehnika», 2007. — # 9. — S. 421—425.
12. NVIDIA CUDA — Negraficheskie vyichisleniya na graficheskih protsessorah [Electronic resource] — Mode of access: http://www.ixbt.com/video3/cuda-1.shtml.
13. M. Colgrove Multi-GPU Programming Using CUDA Fortran, MPI, and GPUDirect [Electronic resource] — Mode of access: https://www.pgroup.com/lit/articles/insider/v3n3a2.htm.
14. P. Micikevicius NVIDIA. Multi-GPU Programming. [Electronic resource] — Mode of access: http://www.nvidia.com/docs/IO/116711/sc11-multi-gpu.pdf.
15. Perspektyvy zastosuvannia tekhnolohii NVIDIA SLI dlia paralelno-iierarkhichnoi obrobky zobrazhen / Yarovyi A. A., Kulyk O. O. : Zbirnyk tez dopovidei VII Mizhnarodnoi naukovo-tekhnichnoi konferentsii [Fotonika ODS-2015)], (Vinnytsia, 21—23 kvitnia 2015 r.) — Vinnytsia, VNTU, 2015. — s. 10.
16. Svidotstvo pro reiestratsiiu avtorskoho prava na tvir № 62201. Komp’iuterna prohrama «Komp’iuterna prohrama obrobky zobrazhen u GPU-oriientovanomu aparatnomu zabezpechenni na osnovi modyfikovanoho dlia Multi-GPU Programming metodu priamoho paralelno-iierarkhichnoho peretvorennia» / Yarovyi A. A., Kulyk O. O., Mateichuk M. S. Data reiestratsii Derzhavnoiu sluzhboiu intelektualnoi vlasnosti Ukrainy 23.10.2015.
17. NVIDIA Nsight [Electronic resource] — Mode of access: http://www.nvidia.com/object/nsight.html.
Downloads
-
PDF (Українська)
Downloads: 299
Abstract views: 397
Published
2016-04-14
How to Cite
[1]
A. A. Yarovyi, O. O. Kulyk, and I. R. Arseniuk, “Computer simulation process parallel image processing technology based on Nvidia Cuda and Openmp”, Опт-ел. інф-енерг. техн., vol. 30, no. 2, pp. 33–39, Apr. 2016.
Issue
Section
OptoElectronic/Digital Methods and Systems for Image/Signal Processing
License
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
