PACURA, D. Paralelizace výpočtů pomocí GPGPU prostředků [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2013.
Zadání bakalářské práce patřilo svým rozsahem jednoznačně mezi obtížné. Student v rámci řešení zadání práce nastudoval znalosti z oblasti paralelizace výpočetních úloh s využitím prostředků GPGPU a s pomocí relativně nového otevřeného a platformě nezávislého nástroje OpenCL. Pan Pacura tak získal rozsáhlé praktické zkušenosti s nejnovějším standardem. Práci věnoval velké množství času. Pracoval iniciativně, samostatně a své průběžné výsledky prezentoval na pravidelných konzultacích v průběhu celého studia. Všechny body zadání byly splněny. Na základě nastudovaných znalostí student navrhl a implementoval s pomocí nástroje OpenCL v jazyce C paralelizaci dvou demonstračních úloh (prolomení MD5 šifry, implementace učení neuronové sítě) a provedl srovnání jejich výpočetní efektivity pro oba hlavní výrobce grafických karet. Následně provedl srovnání identických implementací s využitím běžných mikroprocesorů třídy Intel. Závěrečné kapitoly jsou věnovány zhodnocení dosažených výsledků, uzavření problematiky a diskusi ohledně omezujících podmínek pro využití GPGPU prostředků. Student věnoval řešení práce dostatek času, jednotlivé úkoly si vhodně rozvrhl, a proto se v závěru nedostal do časové tísně. Dosažené výsledky i formální zpracování práce jednoznačně svědčí o bakalářských schopnostech studenta. Předložené práci navrhuji hodnocení: výborně - A.
Student se ve své bakalářské práci zabývá velmi zajímavou problematikou paralelizace výpočtů na platformách GPGPU. Zadání práce je možné charakterizovat jako středně obtížné, zaměřené na praktické zkoušky a měření výkonu jednotlivých zařízení. Student diskutuje vlastnosti platforem CUDA, DirectCompute a OpenCL, přičemž posledně jmenovanou vybírá pro testování na řadě různých zařízení. Struktura práce je rozvržena dobře, pouze hlavní kapitoly 4, 5 a 6 pojednávající o různých aspektech GPGPU mají pouze jednu či dvě strany, takže by bylo vhodné je zakomponovat do většího celku, aby struktura kapitol nevypadala roztrhaně. Přímo se nabízí spojení uvedených kapitol do jedné např. Platforma GPGPU se třemi původními podkapitolami. Formálně má práce velmi dobrou úroveň a obsahuje jen málo pravopisných chyb. Práce ze své podstaty obsahuje vysoké množství číselných údajů jako např. přenosových rychlostí sběrnic, kmitočtů procesorů, násobků zrychlení apod., které jsou často součástí textu a tím nepříliš přehledné. V těchto případech by bylo žádoucí údaje pro přehlednost tabelovat (např. srovnání přenosových rychlostí dat z paměti zařízení do GPU na str. 23). V kapitole 7 se jako velmi kontrastní k celkově vysoké typografické úrovni práce jeví vložené obrázky s nízkým rozlišením, mnohdy zbytečně veliké (str. 28, 29 a 30). Obdobně obrázek 13 na str. 44 by se neměl v kvalifikační práci objevit a namísto prosté citace by bylo vhodnější schéma překreslit. Odborně má práce velmi dobrou úroveň, zadání je beze zbytku splněno a v dokumentu samém dobře a přehledně popsáno. Vlastnosti zvolené platformy OpenCL jsou testovány v kapitole 8 na jednoduše definovatelné úloze dešifrování hesel MD5 a dále v kapitole 9 na komplexní úloze rozpoznávání ručně psaných písem pomocí neuronové sítě. Předložená bakalářská práce má velmi dobrou úroveň jak z hlediska formálního tak i odborného a proto ji doporučuji k obhajobě před komisí s hodnocením stupněm B.
eVSKP id 66307