CUDAを利用したPIV解析の高速化に関する研究(卒業発表)

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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

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http://ace.ees.utsunomiya-u.ac.jp/netu/cuda/presentation.key

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CUDAを利用したPIV解析の高速化に関する研究(卒業発表)

  1. 1. 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
  2. 2. 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
  3. 3. PIV
  4. 4. Particle Image Velocimetry 粒子画像流速測定法
  5. 5. Particle Image Velocimetry 時刻 t
  6. 6. Particle Image Velocimetry + 時刻 t 時刻 t+Δt
  7. 7. Particle Image Velocimetry + = 時刻 t 時刻 t+Δt ベクトル図
  8. 8. CPUで解析
  9. 9. CPUで解析ベクトルを一個ずつ解析
  10. 10. CPUで解析ベクトルを一個ずつ解析 +数千∼数万のベクトル
  11. 11. 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
  12. 12. 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)
  13. 13. 同時に複数ベクトル解析
  14. 14. 並列演算
  15. 15. GPGPU
  16. 16. CUDA™
  17. 17. 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
  18. 18. 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
  19. 19. 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
  20. 20. 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
  21. 21. 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
  22. 22. まだ足りない!
  23. 23. 3
  24. 24. 1
  25. 25. □Speed Up
  26. 26. 最適化
  27. 27. 最適化 スピード 読みやすさ メンテナンス性
  28. 28. 最適化 スピード 読みやすさ メンテナンス性
  29. 29. 最適化 スピード 読みやすさ メンテナンス性
  30. 30. 最適化 スピード 読みやすさ メンテナンス性
  31. 31. 最適化 スピード 読みやすさ メンテナンス性
  32. 32. 最適化 スピード 読みやすさ メンテナンス性
  33. 33. 最適化 スピード 読みやすさ メンテナンス性
  34. 34. 最適化 スピード 読みやすさ メンテナンス性
  35. 35. 最適化 スピード 読みやすさ メンテナンス性
  36. 36. 最適化 スピード 読みやすさ メンテナンス性
  37. 37. 最適化 スピード 読みやすさ メンテナンス性
  38. 38. 最適化 スピード 読みやすさ メンテナンス性
  39. 39. 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
  40. 40. 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
  41. 41. 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
  42. 42. 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
  43. 43. □Speed Up
  44. 44. ✓□Speed Up
  45. 45. 2
  46. 46. □サブピクセル解析
  47. 47. ガウス分布
  48. 48. □サブピクセル解析
  49. 49. ✓□サブピクセル解析
  50. 50. 3
  51. 51. □誤ベクトル除去
  52. 52. 周りのベクトルと照合
  53. 53. □誤ベクトル除去
  54. 54. ✓□誤ベクトル除去
  55. 55. ✓□誤ベクトル除去
  56. 56. ✓□Speed Up✓□サブピクセル解析✓□誤ベクトル除去
  57. 57. ✓□Speed Up✓□サブピクセル解析✓□誤ベクトル除去
  58. 58. 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
  59. 59. 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
  60. 60. 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
  61. 61. 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
  62. 62. 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
  63. 63. 正真正銘の>100倍の速さ
  64. 64. 「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。」
  65. 65. おまけ
  66. 66. • 論文を一般公開(ソースコード含む)
  67. 67. • 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
  68. 68. 検索
  69. 69. CUDA PIV 検索
  70. 70. !ank y"

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