CUDAを利用したPIV解析の高速化に関する研究(卒業発表)
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×
 

CUDAを利用したPIV解析の高速化に関する研究(卒業発表)

on

  • 458 views

2012年度卒業発表のスライドです。 ...

2012年度卒業発表のスライドです。

卒業論文のダウンロードは以下のアドレスにあります:
http://ace.ees.utsunomiya-u.ac.jp/research/cudaを利用したpiv解析の高速化に関する研究.html

また、SlideShareにKeynoteファイルがアップロードできなくなったので、Keynoteファイルは下のリンクからダウンロード出来ます:
http://ace.ees.utsunomiya-u.ac.jp/netu/cuda/presentation.key

Statistics

Views

Total Views
458
Views on SlideShare
458
Embed Views
0

Actions

Likes
0
Downloads
0
Comments
0

0 Embeds 0

No embeds

Accessibility

Categories

Upload Details

Uploaded via as Adobe PDF

Usage Rights

CC Attribution License

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment

CUDAを利用したPIV解析の高速化に関する研究(卒業発表) CUDAを利用したPIV解析の高速化に関する研究(卒業発表) Presentation Transcript

  • CUDAを利用したPIV解析の 高速化に関する研究指導教員 熱工学研究室二宮 尚 史 翔新
  • CUDAを利用したPIV解析の 高速化に関する研究指導教員 熱工学研究室二宮 尚 史 翔新
  • PIV
  • Particle Image Velocimetry 粒子画像流速測定法
  • Particle Image Velocimetry 時刻 t
  • Particle Image Velocimetry + 時刻 t 時刻 t+Δt
  • Particle Image Velocimetry + = 時刻 t 時刻 t+Δt ベクトル図
  • CPUで解析
  • CPUで解析ベクトルを一個ずつ解析
  • CPUで解析ベクトルを一個ずつ解析 +数千∼数万のベクトル
  • CPUで解析ベクトルを一個ずつ解析 +数千∼数万のベクトル ¦¦ 解析時間が長い
  • CPUで解析ベクトルを一個ずつ解析 +数千∼数万のベクトル ¦¦ 解析時間が長い (1枚10秒ほど)
  • 同時に複数ベクトル解析
  • 並列演算
  • GPGPU
  • CUDA™
  • 解析時間CPU (Average) GTX 560 Ti 0 5 10 15 ※画像サイズ: 1024×1024; 検査領域: 32×32 ;探査領域: 25×25
  • 解析時間CPU (Average) 13.07 sec GTX 560 Ti 0 5 10 15 ※画像サイズ: 1024×1024; 検査領域: 32×32 ;探査領域: 25×25
  • 解析時間CPU (Average) 13.07 sec GTX 560 Ti 1.77 sec 0 5 10 15 ※画像サイズ: 1024×1024; 検査領域: 32×32 ;探査領域: 25×25
  • 解析速度105 1X0 i5 (Sandy Bridge) GTX 560 Ti ※画像サイズ: 1024×1024; 検査領域: 32×32 ;探査領域: 25×25
  • 解析速度10 7X5 1X0 i5 (Sandy Bridge) GTX 560 Ti ※画像サイズ: 1024×1024; 検査領域: 32×32 ;探査領域: 25×25
  • まだ足りない!
  • 3
  • 1
  • □Speed Up
  • 最適化
  • 最適化 スピード 読みやすさ メンテナンス性
  • 最適化 スピード 読みやすさ メンテナンス性
  • 最適化 スピード 読みやすさ メンテナンス性
  • 最適化 スピード 読みやすさ メンテナンス性
  • 最適化 スピード 読みやすさ メンテナンス性
  • 最適化 スピード 読みやすさ メンテナンス性
  • 最適化 スピード 読みやすさ メンテナンス性
  • 最適化 スピード 読みやすさ メンテナンス性
  • 最適化 スピード 読みやすさ メンテナンス性
  • 最適化 スピード 読みやすさ メンテナンス性
  • 最適化 スピード 読みやすさ メンテナンス性
  • 最適化 スピード 読みやすさ メンテナンス性
  • 解析時間 CPU (Average) 13.07 secGTX 560 Ti (Old) 1.77 secGTX 560 Ti (New) 0 5 10 15 ※画像サイズ: 1024×1024; 検査領域: 32×32 ;探査領域: 25×25
  • 解析時間 CPU (Average) 13.07 secGTX 560 Ti (Old) 1.77 secGTX 560 Ti (New) 0.12 sec 0 5 10 15 ※画像サイズ: 1024×1024; 検査領域: 32×32 ;探査領域: 25×25
  • 解析速度15010050 7X 1X 0 CPU (Average) GTX 560 Ti (Old) GTX 560 Ti (Old) ※画像サイズ: 1024×1024; 検査領域: 32×32 ;探査領域: 25×25
  • 解析速度150 109X10050 7X 1X 0 CPU (Average) GTX 560 Ti (Old) GTX 560 Ti (Old) ※画像サイズ: 1024×1024; 検査領域: 32×32 ;探査領域: 25×25
  • □Speed Up
  • ✓□Speed Up
  • 2
  • □サブピクセル解析
  • ガウス分布
  • □サブピクセル解析
  • ✓□サブピクセル解析
  • 3
  • □誤ベクトル除去
  • 周りのベクトルと照合
  • □誤ベクトル除去
  • ✓□誤ベクトル除去
  • ✓□誤ベクトル除去
  • ✓□Speed Up✓□サブピクセル解析✓□誤ベクトル除去
  • ✓□Speed Up✓□サブピクセル解析✓□誤ベクトル除去
  • 解析速度150 109X10050 7X 1X 0 CPU (Average) GTX 560 Ti (Old) GTX 560 Ti (Old) ※画像サイズ: 1024×1024; 検査領域: 32×32 ;探査領域: 25×25
  • 解析速度150 109X100 □ □ □ □ □ □ 誤 サ 誤 サ 誤 サ ベ ブ ベ ブ ベ ブ ク ピ ク ピ ク ピ50 ト ク ト ク ト ク ル セ ル セ ル セ 除 ル 除 ル 除 ル 去 解 去 解 去 解 析 析 析 7X 1X 0 CPU (Average) GTX 560 Ti (Old) GTX 560 Ti (Old) ※画像サイズ: 1024×1024; 検査領域: 32×32 ;探査領域: 25×25
  • 解析速度150 109X100 ✓ □ ✓ □ □ □ □ □ 誤 サ 誤 サ 誤 サ ベ ブ ベ ブ ベ ブ ク ピ ク ピ ク ピ50 ト ク ト ク ト ク ル セ ル セ ル セ 除 ル 除 ル 除 ル 去 解 去 解 去 解 析 析 析 7X 1X 0 CPU (Average) GTX 560 Ti (Old) GTX 560 Ti (Old) ※画像サイズ: 1024×1024; 検査領域: 32×32 ;探査領域: 25×25
  • 解析速度150 109X100 ✗ ✓ □ ✓ □ □ □ □ □ 誤 サ 誤 サ 誤 サ ベ ブ ベ ブ ベ ブ ク ピ ク ピ ク ピ50 ト ク ト ク ト ク ル セ ル セ ル セ 除 ル 除 ル 除 ル 去 解 去 解 去 解 析 析 析 7X 1X 0 CPU (Average) GTX 560 Ti (Old) GTX 560 Ti (Old) ※画像サイズ: 1024×1024; 検査領域: 32×32 ;探査領域: 25×25
  • 解析速度150 109X100 ✗ ✓ □ ✓ □ □ □ ✓ □ ✓ □ 誤 サ 誤 サ 誤 サ ベ ブ ベ ブ ベ ブ ク ピ ク ピ ク ピ50 ト ク ト ク ト ク ル セ ル セ ル セ 除 ル 除 ル 除 ル 去 解 去 解 去 解 析 析 析 7X 1X 0 CPU (Average) GTX 560 Ti (Old) GTX 560 Ti (Old) ※画像サイズ: 1024×1024; 検査領域: 32×32 ;探査領域: 25×25
  • 正真正銘の>100倍の速さ
  • 「PIV解析において、GPGPUをうまく駆使すれば、CPUより遥かに速い解析スピードが得られます。」
  • おまけ
  • • 論文を一般公開(ソースコード含む)
  • • 論文を一般公開(ソースコード含む)• iPad専用Multi-touch book同時公開
  • 検索
  • CUDA PIV 検索
  • !ank y"