Tìm thấy 19+ kết quả cho từ khóa "xử lý đồ họa"
000000273381-tt.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
PHẠM ĐĂNG HẢI Hà Nội – Năm 2014 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Đề tài: MÔ PHỎNG SONG SONG SỬ DỤNG KHỐI XỬ LÝ ĐỒ HOẠ GPGPU Tác giả luận văn: Hoàng Ngọc Việt. Trong chương này giới thiệu tổng quan về card đồ họa và các khối xử lý đồ họa, việc tính toán với mục đích thông dụng trên khối xử lý đồ họa GPGPU và một số bài toán phù hợp với việc tính toán trên GPGPU. Chương 2: Công nghệ NVIDIA CUDA và lập trình song song trên khối xử lý đồ họa GPGPU.
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Tổng quan về đơn vị xử lý đồ họa (GPU): cung cấp cái nhìn tổng quan về tính toán song song đa dụng trên đơn vị xử lý đồ họa. mô tả sự khác nhau cơ bản giữa đơn vị xử lý trung tâm (CPU) và đơn vị xử lý đồ họa (GPU). giải thích các nguyên tắc cơ bản của tính toán song song đa dụng trên đơn vị xử lý đồ họa và giao diện lập trình ứng dụng (API) trên GPU.
000000273381.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Nhờ có xử lý đồ họa tự nhiên, các sản phẩm được phát hành mới đây cung cấp các bộ xử lý song song tốc độ cao với băng thông bộ nhớ cao và sức mạnh tính toán lên tới hàng teraflops trên giây. Các bộ nhớ chia sẻ: CUDA cho phép các luồng sử dụng 6 kiểu bộ nhớ khác nhau được thiết kế để đáp ứng cho các yêu cầu khác nhau.
0000000254060-TT.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Trình bày về công nghệ tính toán đa lõi dựa trên các bộ xử lý đồ họa. Giới thiệu các bộ xử lý đồ họa đa lõi của Nvidia và kiến trúc của GPU Tesla. 2 - Trình bày phương pháp song song hóa để giải quyết hai bài toán: Khôi phục mật khẩu tệp nén ZIP và Thám mã MD5. Đóng góp mới của đề tài là đã triển khai thành công các bài toán thám mã trên dựa trên các bộ xử lý đồ họa. Từ đó chứng minh được khả năng tính toán mạnh mẽ của công nghệ GPGPU trong các bài toán thám mã.
000000254095.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
CẢI THIỆN HIỆU NĂNG MÃ HÓA ACC VỚI CÁC BỘ XỬ LÝ ĐỒ HỌA ĐA LÕI NVIDIA. 58 - 4.2.Tăng Tộc Độ Mã Hóa AAC. 68 - Ứng dụng công nghệ tính toán đa dụng trên các bộ xử lý đồ họa đa lõi của Nvidia trong bài toán mã hóa âm thanh chuẩn AAC Phạm Xuân Toái – Cao Học CNTT - 2009- Đại Học Bách Khoa Hà Nội - 6 - DANH MỤC HÌNH VẼ. Hình minh họa phương pháp mã hóa MP3. 36 - Hình 3.1.Mô hình mã hóa AAC.
000000254096-TT.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Luận văn sẽ tìm hiểu một hướng tiếp cận mới là ứng dụng nghệ tính toán đa dụng trên các bộ xử lý đồ họa (GPGPU – General Purpose Computation on Graphic Processing Units) cho bài toán PageRank. Luận văn sẽ tìm hiểu về các vấn đề lý thuyết của PageRank, ý tưởng để xây dựng nên phương pháp này và các bước mô hình hoá toán học cho phương pháp này. Luận văn trình bày cách xây dựng giải thuật tuần tự thực hiện việc tính toán PageRank trên bộ xử lý Intel.
000000254060.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
GPU Graphic Processing Unit Bộ xử lý đồ họa GPGPU General-purpose computing on graphics processing units Tính toán đa dụng trên các bộ xử lý đồ họa. CUDA Compute Unified Device Architecture Ngôn ngữ lập trình cho các bộ xử lý đồ họa của hãng NVIDIA PBKDF2 Password-Based Key Derivation Function Giải thuật sinh mã từ mật khẩu ban đầu có giá trị salt ngẫu nhiên. PVV Password Verify Value Giá trị kiểm tra mật khẩu có kích thƣớc 2 byte.
105624.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Tớnh chất của cỏc hệ thống tớnh toỏn đa GPU. 89 6 LỜI MỞ ĐẦU Trong vài năm gần đõy, khỏi niệm tớnh toỏn thụng dụng trờn cỏc bộ xử lý đồ họa (GPGPU – General-Purpose Computing on Graphics Processing Units) thu hỳt được nhiều sự quan tõm từ cỏc nhà nghiờn cứu phương phỏp tớnh toỏn khoa học. Hiệu năng tớnh toỏn của cỏc bộ xử lý đồ họa (GPU) ngày càng vượt trội so với cỏc bộ xử lý trung tõm truyền thống.
105625-TT-VN.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Tóm tắt Đề tài này nhằm tìm hiểu môi trường tính toán hiệu năng cao trên bộ xử lý đồ họa GPU sử dụng công nghệ CUDA của hãng nVidia, để xây dựng các máy tính cá nhân có khả năng tính toán cao hơn nhiều lần so với tính toán CPU thuần túy. Đề tài đã thử nghiệm thành công với hai bài toán là bài toán nhân ma trận và bài toán đánh giá hiệu năng của các siêu máy tính LinPack Benchmarks, các giải thuật được cài đặt trên cả môi trường CPU và GPU để tính toán và so sánh hiệu năng.
000000254095-TT.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Đối tượng nghiên cứu của luận văn là âm thanh kĩ thuật số, thuật toán mã hóa âm thanh chuẩn AAC, mô hình lập trình song song trên bộ xử lý đồ họa đa lõi của Nvidia, và ứng dụng công nghệ tính toán song song trong bộ xử lý đồ họa vào quá trình mã hóa âm thanh chuẩn AAC. Phạm vi nghiên cứu của luận văn chỉ giới hạn trọng cải tiến thuật toán mã hóa AAC để có thể ứng dụng hiệu quả công nghệ tính toán song song trên bộ xử lý đồ họa 3. Nội dung chính của luận văn.
105624-TT-VN.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Vì vậy chúng ta cần nghiên cứu một phương pháp mới nhằm tăng tốc độ tính toán của bài toán mô phỏng N-Body, đó là tận dụng sức mạnh tính toán của các bộ xử lý đồ họa. Đề tài này nhằm tìm hiểu môi trường tính toán hiệu năng cao trên bộ xử lý đồ họa sử dụng công nghệ CUDA của hãng nVidia, và bước đầu thử nghiệm thành công bài toán mô phỏng N-Body trên đơn GPU, cũng như đưa ra một số đề xuất giải thuật trên GPU cluster.
000000254096.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Luận văn hướng đến việc ứng dụng công nghệ tính toán đa dụng trên các bộ xử lý đồ họa (GPGPU – General Purpose Computation on Graphic Processing Units) cho bài toán PageRank. GPGPU [7] là công nghệ sử dụng bộ xử lý đồ hoạ (GPU) để thực hiện các ứng dụng tính toán vốn được tiến hành trên CPU. Năng lực tính toán của các GPU tỏ ra vượt trội so với bộ xử lý của Intel với khả năng song song hoá cao trên rất nhiều luồng.
000000254943-TT.PDF.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Một trong những giải pháp tính toán song song mới phát triển trên thế giới là công nghệ tính toán song song dùng đơn vị xử lý đồ họa đa dụng GPGPU, đó là kỹ thuật sử dụng đơn vị xử lý đồ họa GPU (vốn được thiết kế để tính toán đồ họa máy tính) để thực hiện những tác vụ trước đây được xử lý bởi CPU. Trong luận văn này, tác giả đã nghiên cứu, tìm hiểu kiến trúc hệ thông tính toán song song trên card GPU NVIDIA cũng như môi trường lập trình song song CUDA.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Hôm nay chúng tôi quyết định xem xét Máy tính PC tốt nhất cho Thiết kế đồ họa, vì vậy chúng tôi có thể giúp bạn tìm thấy máy tính bạn cần. Cách chọn máy tính tốt nhất cho thiết kế đồ họa Bạn có thể thanh toán bằng tiền mặt hoặc thẻ tín dụng cho máy tính để bàn mới mà bạn để mắt tại NguyenCongPC ( 190 Lê Thanh Nghị, Hà Nội. Bộ xử lý đồ họa ( GPU. Bộ xử lý đồ họa tốt hơn sẽ cung cấp cho bạn hiệu năng đồ họa tốt hơn nhiều, cung cấp cho bạn hình ảnh chất lượng tốt hơn mà bạn có thể làm việc.
000000254943.PDF.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
22: NVIDIA Video card GeForce 210: Phần cứng sử dụng để tính toán. 64 11 DANHMỤCCÁCTỪVIẾTTẮTVÀCÁCTHUẬTNGỮ CPU Central Processing Unit - Bộ vi xử lý trung tâm GPU Graphics processing unit - Bộ xử lý đồ họa GPGPU General-purpose computing on graphics processing units Tính toán đa dụng trên bộ vi xử lý đồ họa CUDA Compute Unified Device Architecture – Môi trường lập trình trên các bộ xử lý đồ họa đa dụng GPGPU Thread Luồng chương trình, tiểu trình.
000000273849-tt.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Cụ thể, vận dụng phần mềm Matlab vào xử lý đồ họa cho toán học phổ thông. Ý nghĩa thực tiễn Đưa ra phương pháp xử lý cho các dạng bài toán khảo sát và vẽ đồ thị hàm số, áp dụng xây dựng kịch bản mô phỏng từ phần mềm Matlab cho toán học phổ thông. Phương pháp nghiên cứu 3 - Phương pháp lý thuyết. Trình bày tổng quan về đồ họa máy tính, các đối tượng và các giải thuật xây dựng các đối tượng đồ họa cơ sở. Trình bày các ứng dụng của đồ họa máy tính vào dạy học toán THPT.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Thiết lập tối ưu cho card đồ họa để chơi game. Không cần phải sử dụng những phần mềm từ các hãng thứ 3, bạn hoàn toàn có thể “tăng lực” cho card màn hình bằng tiện ích mặc định đi kèm.. Ngày nay, ngành công nghiệp phần cứng nói chung và card xử lý đồ họa nói riêng đang giữ được một tốc độ phát triển nhanh chóng. Tuy nhiên, đi cùng với đó, các trò chơi điện tử hoặc ứng dụng cũng ngày một nặng hơn và có yêu cầu về đồ họa khắt khe hơn..
000000273849.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Một số ứng dụng của đồ họa máy tính. Biểu diễn thông tin. Giao tiếp giữa máy tính và ngƣời dùng. ỨNG DỤNG ĐỒ HỌA MÁY TÍNH TRONG DẠY HỌC TOÁN. Ứng dụng Công nghệ thông tin - Truyền thông trong dạy học toán. Một số vai trò của đồ họa máy tính trong dạy học toán. Nhu cầu xử lý đồ họa MATLAB cho toán học. Đồ họa với Matlab. XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH KHẢO SÁT VÀ VẼ ĐỒ THỊ HÀM SỐ TRONG MATLAB. Bài toán khảo sát hàm số. Quy trình khảo sát và vẽ đồ thị hàm số. Khảo sát và vẽ đồ thị của hàm số bậc ba.
255605.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Chương này sẽ trình bày về công nghệ tính toán dựa trên các bộ xử lý đồ họa, cụ thể là các bộ xử lý đồ họa của NVIDIA đồng thời trình bày về môi trường phát triển ứng dụng của Nvidia là CUDA. Kiến trúc các bộ xử lý đồ họa đa lõi của Nvidia Trong vài năm gần đây, năng lực tính toán của các bộ xử lý đồ hoạ (GPU) đã tăng lên với tốc độ đáng kể so với CPU. Hình 2.1 thể hiện sự tăng tốc về năng lực tính toán của các bộ xử lý đồ hoạ NVIDIA so với bộ xử lý Intel.
297433.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Xử lý đồ thị lớn trên môi trƣờng phân tán sử dụng MapReduce 2 DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 4.1: Dữ liệu trên các đồ thị con và đồ thị liên kết. 45 Bảng 4.2: Minh họa input và output node của đồ thị phân tán. 52 Xử lý đồ thị lớn trên môi trƣờng phân tán sử dụng MapReduce 3 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1.1: Phân loại đồ thị. 10 Hình 1.2: Đồ thị có trọng số. 11 Hình 1.3: Nén đồ thị. 21 Hình 2.4: Tiến trình xử lý các cặp key-value MapReduce. 22 Hình 4.1: Minh họa đồ thị phân tán. 44 Hình 4.2: Ví dụ đồ