Akcelerace aplikací na superpočítači pomocí jazyka Python
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
D
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
V dnešnej dobe sú už všetky počítače, ktoré používame schopné paralelného spracovávania, ktoré nám výrazne šetrí čas pri riešení náročných problémov, ako sú napríklad rôzne vedecké výpočty, simulácie alebo predpovede. Témou tejto práce je akcelerácia výpočtovo náročných aplikácií práve pomocou paralelnému spracovania zadaného problému na superpočítači. Pre jednoduchšie pochopenie danej problematiky ľuďmi, ktorých sa priamo týka (napr. vedci, výzkumníci), bol zvolený programovací jazyk Python, ktorý je jednoduchý na pochopenie a mocný zároveň. Prvá časť práce sa venuje zoznámeniu s technikami paralelného spracovania pomocou mikrotestov, ktorých výsledky boli diskutované a využité ďalej v práci. Druhá časť práce sa zaoberá problematikou rekonštrukcie obrazu. Výsledky experimentovania s rôzne veľkými obrázkami sú porovnané v rámci sekvenčnej a paralelnej verzie pri rekonštrukcii obrazu a zápise do súboru. Spracované výsledky sú zhodnotené, diskutované a porovnané medzi sebou. Medzi použité metriky patria čas, zrýchlenie, priepustnosť a latencia.
Nowadays, all computers we use are capable of parallel processing that saves time in compute-intensive tasks such as scientific computations, various simulations or predictions. The theme of this thesis is acceleration of compute-intensive tasks on supercomputer. This is achieved by the parallelization of the problem. For better understanding the issue by scientists from diverse scientific fields, the python programming language was chosen. Python is very powerful and easy to use as well. The first part of the thesis deals with the parallel processing techniques. The set of microtests was designed and implemented for this purpose. Results are then discussed and used in the further work. The second part of the thesis deals with the problem of parallel image reconstruction. For a comparison, the sequential version of the problem was also implemented. Both versions, sequential and parallel, were tested on a set of images of a different size. Experiments focus on acceleration, spent time, memory bandwidth and latency. These outcomes are also presented and discussed.
Nowadays, all computers we use are capable of parallel processing that saves time in compute-intensive tasks such as scientific computations, various simulations or predictions. The theme of this thesis is acceleration of compute-intensive tasks on supercomputer. This is achieved by the parallelization of the problem. For better understanding the issue by scientists from diverse scientific fields, the python programming language was chosen. Python is very powerful and easy to use as well. The first part of the thesis deals with the parallel processing techniques. The set of microtests was designed and implemented for this purpose. Results are then discussed and used in the further work. The second part of the thesis deals with the problem of parallel image reconstruction. For a comparison, the sequential version of the problem was also implemented. Both versions, sequential and parallel, were tested on a set of images of a different size. Experiments focus on acceleration, spent time, memory bandwidth and latency. These outcomes are also presented and discussed.
Description
Citation
ČELKA, M. Akcelerace aplikací na superpočítači pomocí jazyka Python [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2017.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
doc. RNDr. Jitka Kreslíková, CSc. (předseda)
doc. RNDr. Pavel Smrž, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Michal Bidlo, Ph.D. (člen)
Ing. Radek Kočí, Ph.D. (člen)
RNDr. Vlasta Krupková, CSc. (člen)
Date of acceptance
2017-06-13
Defence
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 " D ". Otázky u obhajoby: Jak jste měřil rychlost zápisu do souboru? Jak si vysvětlujte, že jste dosáhl výkonu odpovídajícímu 0.01 - 0.1% teoretické propustnosti diskového pole? Proč jste nepoužil mnohem větší počty procesorových jader, i fronta qexp jich má 128? Jak si vede vaše implementace násobení matic v porovnaní s funkcí dot() z Pythonu, aneb jak jste dobrý?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení