Выполнил Бугулов М.Р.
Научный руководитель: Мирошников А.С.
- Главная
- Разное
- Дизайн
- Бизнес и предпринимательство
- Аналитика
- Образование
- Развлечения
- Красота и здоровье
- Финансы
- Государство
- Путешествия
- Спорт
- Недвижимость
- Армия
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Сравнительный анализ работы параллельного алгоритма масштабирования графических изображений для многоядерных CPU презентация
Содержание
- 1. Сравнительный анализ работы параллельного алгоритма масштабирования графических изображений для многоядерных CPU
- 2. Цели и задачи Цель: минимизация времени и
- 3. Актуальность Научная графика Конструкторская графика Деловая графика Художественная графика
- 5. Описание алгоритма Принцип работы алгоритма при
- 6. Пример масштабирования алгоритмом Nearest Neighbor Оригинальное изображение Увеличенное изображение Уменьшенное изображение
- 7. Параллельная реализация алгоритма
- 8. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ c – среднее время
- 9. Расчет параметра d(m,n) d(m, n) = C1+C2*n+C3*n*m+C4*n*m
- 10. Программный комплекс Начало Определение характеристик системы Выбор
- 11. Эксперимент 1 k1=1,84E-06 k2= 1,284E-07 K3=9,8E-05
- 12. Эксперимент 2
- 13. Эксперимент 3
- 14. Заключение 1. Был проведен аналитический обзор предметной
- 16. Программный комплекс
- 18. Одна из важных частей при создании 3D сцен – текстуры моделей
- 19. Текстуры позволяют имитировать жизненные сцены.
- 20. Группа алгоритмов DXT DXT1 – сжатие текстур
- 21. Разбиение на блоки
- 22. Пример обработки блока
- 23. Формирование таблицы
- 24. Структура сжатого блока
- 25. Результат DXT1 Несжатое изображение 1020* 960 px
- 26. DXT - сжатие с потерями Увеличенный участок восстановленного изображения Увеличенный участок несжатого изображения
- 27. DXT3 Преобразование альфа канала Исходное изображение Альфа
- 28. Результат DXT3 Несжатое изображение 1,47 MB Сжатое изображение 0,35 MB
- 29. Структура DXT3 блока
- 30. DXT5. Пример Исходный блок Таблица индексов
- 31. DXT5 Несжатое изображение 1,47 MB Сжатое изображение 0,35 MB
- 32. Структура DXT5 блока
- 33. Параллельный алгоритм 1 задача 2 задача 3 задача 4 задача 5 задача 6 задача
- 34. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ c – среднее время
- 35. Программный комплекс начало Определение характеристик системы Выбор
- 36. Вывод результата Сохранить? нет да 7 8 Запись файла на диск Конец
- 37. Эксперимент 1 k1=1,84E-06 k2= 3,42E-04
- 38. Эксперимент 2 DXT1
- 39. Эксперимент 3
- 41. Заключение 1. Был проведен сравнительный анализ предметной
Цели и задачи Цель: минимизация времени и сравнительный анализ работы параллельного алгоритма масштабирования изображений. Задачи: Проведение аналитического обзора по данной теме; Выбор математической модели для минимизации времени масштабирования; Разработка
Слайд 1« СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ РАБОТЫ ПАРАЛЛЕЛЬНОГО АЛГОРИТМА МАСШТАБИРОВАНИЯ ГРАФИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ МНОГОЯДЕРНЫХ
CPU»
Слайд 2Цели и задачи
Цель: минимизация времени и сравнительный анализ работы параллельного алгоритма
масштабирования изображений.
Задачи:
Проведение аналитического обзора по данной теме;
Выбор математической модели для минимизации времени масштабирования;
Разработка параллельного алгоритма масштабирования;
Программная реализация построенного алгоритма;
Экспериментальная проверка эффективности выбранной математической модели и разработанного программного комплекса.
Задачи:
Проведение аналитического обзора по данной теме;
Выбор математической модели для минимизации времени масштабирования;
Разработка параллельного алгоритма масштабирования;
Программная реализация построенного алгоритма;
Экспериментальная проверка эффективности выбранной математической модели и разработанного программного комплекса.
Слайд 5Описание алгоритма
Принцип работы алгоритма
при уменьшении изображения.
Показано уменьшение в 3 раза.
Принцип
работы алгоритма при
увеличении изображения.
Показано увеличение в 2 раза
Слайд 6Пример масштабирования алгоритмом Nearest Neighbor
Оригинальное
изображение
Увеличенное
изображение
Уменьшенное
изображение
Слайд 8МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ
c – среднее время на организацию вычислений;
– среднее время на организацию работы одного потока;
x – количество потоков, задействованных в параллельном алгоритме для масштабирования изображений;
d(m,n) – время масштабирования изображения одним потоком;
P – максимальное количество активных потоков, поддерживаемых СPU;
n – высота результирующего изображения;
m – ширина результирующего изображения.
x – количество потоков, задействованных в параллельном алгоритме для масштабирования изображений;
d(m,n) – время масштабирования изображения одним потоком;
P – максимальное количество активных потоков, поддерживаемых СPU;
n – высота результирующего изображения;
m – ширина результирующего изображения.
(1)
Слайд 9Расчет параметра d(m,n)
d(m, n) = C1+C2*n+C3*n*m+C4*n*m = (C3+C4)*n*m+C2*n+C1
Обозначив k1=C3+C4, k2=C2 и
k1=C1,
время работы алгоритма можно записать:
d(m,n) = k1*n*m+k2*n+k3.
d(m,n) = k1*n*m+k2*n+k3.
Слайд 10Программный комплекс
Начало
Определение характеристик системы
Выбор изображения для масштабирования
1
2
3
Ввод коэффициента масштабирования
4
5
Распределение участков между
потоками
6
Масштабирование
Расчет оптимального количества потоков
Вывод результата
7
Сохранить?
Конец
Запись файла на диск
да
нет
8
Слайд 14Заключение
1. Был проведен аналитический обзор предметной области;
2. Была выбрана математическая модель,
минимизирующая время работы алгоритма масштабирования;
3. Был разработан параллельный алгоритм масштабирования;
4. Создан программный комплекс, реализующий параллельный алгоритм Nearest Neighbor;
5. Был проведен сравнительный анализ параллельного алгоритма с его последовательной реализацией.
3. Был разработан параллельный алгоритм масштабирования;
4. Создан программный комплекс, реализующий параллельный алгоритм Nearest Neighbor;
5. Был проведен сравнительный анализ параллельного алгоритма с его последовательной реализацией.
Слайд 20Группа алгоритмов DXT
DXT1 – сжатие текстур с однобитным альфа-каналом
DXT3 – сжатие
текстур с четырёхбитным альфа-каналом, содержащим произвольные значения
DXT2 – аналогично DXT3, но с предумножением цвета на альфа-канал
DXT5 – сжатие текстур с восьмибитным альфа-каналом, содержащим табличные значения
DXT4 – аналогично DXT5, но с предумножением цвета на альфа канал
DXT2 – аналогично DXT3, но с предумножением цвета на альфа-канал
DXT5 – сжатие текстур с восьмибитным альфа-каналом, содержащим табличные значения
DXT4 – аналогично DXT5, но с предумножением цвета на альфа канал
Слайд 26DXT - сжатие с потерями
Увеличенный участок восстановленного изображения
Увеличенный участок несжатого изображения
Слайд 27DXT3
Преобразование альфа канала
Исходное изображение
Альфа исходного
изображения
Альфа в сжатом
блоке
Альфа в восстановленном
блоке
Восстановленное изображение
Слайд 34МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ
c – среднее время на организацию вычислений;
– среднее время на организацию одного потока;
x – количество потоков, задействованных в параллельном сжатии;
d - время сжатия изображения одним потоком;
P - максимальное количество активных потоков, поддерживаемых СPU;
n - высота изображения;
m – ширина изображения;
k1 – время обработки одного блока;
k2 – среднее время на организацию вычислений
x – количество потоков, задействованных в параллельном сжатии;
d - время сжатия изображения одним потоком;
P - максимальное количество активных потоков, поддерживаемых СPU;
n - высота изображения;
m – ширина изображения;
k1 – время обработки одного блока;
k2 – среднее время на организацию вычислений
(1)
Слайд 35Программный комплекс
начало
Определение характеристик системы
Выбор изображения для сжатия
1
2
3
Выбор алгоритма сжатия
4
Расчет оптимального количества
потоков
5
Распределение участков между потоками
6
Сжатие
Слайд 41Заключение
1. Был проведен сравнительный анализ предметной области.
2. Была выбрана математическая модель,
минимизирующая время работы параллельного алгоритма.
3. Был разработан параллельный алгоритм сжатия
4. Создан программный комплекс, реализующий параллельный DXTn алгоритмы.
5. Был проведен сравнительный анализ параллельных DXTn алгоритмов.
3. Был разработан параллельный алгоритм сжатия
4. Создан программный комплекс, реализующий параллельный DXTn алгоритмы.
5. Был проведен сравнительный анализ параллельных DXTn алгоритмов.
