Algorithms and Parallel Computing

Gebali, Fayez

doi:10.1002/9780470932025

Cited by 98 publications

(128 citation statements)

References 0 publications

Supporting

Mentioning

119

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Model ini lebih menitikberatkan pada komputasi yang berjalan di beberapa komputer yang terhubung dengan satu jaringan yang sama yang mendukung thread safe yang penting dalam symmetric multiprocessor pada lingkungan jaringan yang heterogen [1]. Heterogen yang dimaksudkan adalah komputer yang dibangun menggunakan spesifikasi yang berbeda-beda.…”

Section: Metode Paralelisasiunclassified

Pemrosesan Paralel pada Low Pass Filtering Menggunakan Transform Cosinus di MPI (Message Passing Interface)

Ayuningtyas

2016

Senatik

View full text Add to dashboard Cite

Parallel processing is a process of calculating two or more tasks simultaneously through the optimization of the computer system resource, one treatment models is a desktop system. The model processed. In the treatment of single larger process, the time it takes more and more and the value to perform the calculation.Keywords: parallel processing, network of workstation, PendahuluanPemrosesan paralel merupakan teknik komputasi menggunakan dua atau lebih komputer untuk menyelesaikan suatu tugas dalam waktu yang simultan dengan cara mengoptimalkan resource pada sistem komputer yang ada untuk dapat mencapai tujuan yang sama [4]. Sederhananya pada pemrosesan paralel semakin banyak hal yang bisa dilakukan secara bersamaan (dalam waktu yang simultan), maka semakin banyak pekerjaan yang bisa diselesaikan.Proses kerja dari paralel adalah dengan membagi beban kerja dan mendistribusikannnya pada komputer-komputer lain yang terdapat dalam sistem untuk menyelesaikan suatu masalah. Salah satu model dari pemrosesan paralel adalah network of workstations. Model ini terdiri dari sejumlah dihubungkan pada suatu jaringan yang sama, di mana mereka akan bekerja sama untuk menyelesaikan instruksi yang diberikan. Salah satu penerapan dari model tersebut adalah MPI (Message Passing Interface). MPI adalah standar interface dari model message passing yang mendukung komunikasi baik dengan tipe point to point maupun yang bersifat kolektif [5]. Di dalam MPI mendukung thread safe yang penting dalam symmetric multiprocessor pada lingkungan jaringan komputer yang heterogen. Pada penelitian ini akan menerapkan MPI untuk pemrosesan paralel untuk proses Low Pass Filtering (LPF) dengan transform cosinus. LPF adalah suatu data pada frekuensi rendah dan membuang frekuensi tinggi yang mempunyai tujuan mengurangi noise pada suatu citra [3].Pada LPF di penelitian ini akan menghitung semua komponen frekuensi kecuali komponen frekuensi yang paling tinggi, dan kemudian mentransformasikannya kembali ke domain waktu, dengan meng-overwrite array x (dimana array x

show abstract

Section: Metode Paralelisasiunclassified

Pemrosesan Paralel pada Low Pass Filtering Menggunakan Transform Cosinus di MPI (Message Passing Interface)

Ayuningtyas

2016

Senatik

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…COLMSTD algoritması uygun bir yöntem kullanılarak paralelleştirilirse, üretim ortamında (haddehanede) gerçek zamanlı olarak başarılı bir şekilde kullanılabileceği öngörülmektedir. Bu amaçla ekran kartının işlemci çekirdekleri kullanılarak paralelleştirme sağlanabilir [9]. Görüntü işleme, merkezi işlemci üzerinde çok büyük iş yükü oluşturduğundan paralel olarak işlenmesi performans katkısı sağlamaktadır.…”

Section: Gi̇ri̇ş (Introduction)unclassified

ÜRETİM AŞAMASINDA RAY ve PROFİLDE OLUŞAN KUSURLARININ TESPİTİNE YÖNELİK BİR PARALEL KUSUR ALGILAMA ALGORİTMASI

Orak¹,

Çelik²

2017

Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Ray ve profil kusurlarının bilgisayar destekli tespit edilmesi  Paralel görüntü işleme metodu  CUDA kernel yapısının performans kıyaslaması Makale Bilgileri ÖZET Geliş: 17.03.2016 Kabul: 14.11.16 DOI:Otomatik bir sistem tarafından görüntü işlenerek sonuç elde etmek günümüzde pek çok alanda gerekli olabilmektedir. Kusurlu ürün üretimi birçok alanda karşılaşılan üreticiler tarafından da istenmeyen bir durumdur. Görüntü işleyerek görüntü üzerindeki kusurların tespit edilmesi bu alanda kullanılan bir yöntemdir. Görüntü işleme piksel temelli yapıldığından dolayı çok iş yükü oluşturmaktadır. Hızın işlem sürecinde önem arz ettiği durumlarda paralel görüntü işlemenin yapılması bir çözüm olabilmektedir. Bundan dolayı mevcut çok çekirdekli bilgisayarların donanım ya da yazılım yardımıyla paralelleştirilerek görüntülerin işlenmesi performans sağlayacaktır. Paralel görüntü işlemede elde edilen performans, kullanılan algoritmanın paralelliğe uygun olması ve işlemcilere doğru bir şekilde dağıtım yapılması ile ilişkilidir. Kaynakların ortak kullanımı ve veri alışverişinin fazla olması performansı doğrudan etkiler. Bu çalışmada; Kardemir A.Ş. haddehanede, haddeleme işlemi sırasında ray ve profil yüzeylerinde meydana gelen kusurların tespit edilmesine yönelik geliştirilen COLMSTD algoritmasının paralel uygulaması, iki farklı şekilde gerçekleştirilmiştir. 1. Yöntemde GPU'da çalışacak CUDA çekirdek sayıları yazılımsal olarak değiştirilmiş ve 2. Yöntemde ise tek CUDA çekirdeğindeki blok sayıları değiştirilerek, test gerçekleştirilmiştir. GPU (Graphics Processing Unit) üzerinde CUDA (Compute Unified Device Architecture) arayüz desteğinin uygulanması ile elde edilen değerler ile CPU üzerinde elde edilen değerler kıyaslanmıştır.

show abstract

“…Parallel computing is the design, implementation, and tuning of computer programs to take advantage of parallel computing systems [8,9]. It focuses on partitioning the overall problem into separate tasks (processes and data), allocating tasks to processors and synchronizing the tasks to get meaningful results.…”

Section: Methodologies For Parallel Programmingmentioning

confidence: 99%

“…These all are due to the tremendous advances in technology and innovations in computer and communication system architectures. It has been well recognized that to conduct parallel computing, the computing resources can include a single advanced processor architecture and technology, a single computer with multiple processors, or an arbitrary number of computers connected by a network or a combination of the three [9].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Development and Performance Evaluation Of A Lan-Based EDGE-Detection Tool

Issa¹

2012

IJSC

View full text Add to dashboard Cite

This paper presents a description and performance evaluation of an efficient and reliable edge-detection tool that utilize the growing computational power of local area networks (LANs). It is therefore referred to as LAN-based edge detection (LANED) tool. The processor-farm methodology is used in porting the sequential edge-detection calculations to run efficiently on the LAN. In this methodology, each computer on the LAN executes the same program independently from other computers, each operating on different part of the total data. It requires no data communication other than that involves in forwarding input data/results between the LAN computers. LANED uses the Java parallel virtual machine (JPVM) data communication library to exchange data between computers. For equivalent calculations, the computation times on a single computer and a LAN of various number of computers

show abstract

Algorithms and Parallel Computing

Cited by 98 publications

References 0 publications

Pemrosesan Paralel pada Low Pass Filtering Menggunakan Transform Cosinus di MPI (Message Passing Interface)

Pemrosesan Paralel pada Low Pass Filtering Menggunakan Transform Cosinus di MPI (Message Passing Interface)

ÜRETİM AŞAMASINDA RAY ve PROFİLDE OLUŞAN KUSURLARININ TESPİTİNE YÖNELİK BİR PARALEL KUSUR ALGILAMA ALGORİTMASI

Development and Performance Evaluation Of A Lan-Based EDGE-Detection Tool

Contact Info

Product

Resources

About