Optimizacija metode za kompresiju slikovnih podataka bez gubitaka pomoću grafičkog podsustava

Sažetak na hrvatskom: Energetska učinkovitost postaje sve važnije u potrošačkoj elektronici, zato je cilj ovog rada usporediti energetsku učinkovitost, kao i vrijeme izvršavanja, CBP implementacije na procesoru i grafičkom podsutavu, koristeći CUDA-u za potonje. Testovi su provedeni koristeći kompon...

Full description

Permalink: http://skupnikatalog.nsk.hr/Record/fer.KOHA-OAI-FER:46142/Details
Glavni autor: Strižić, Luka (-)
Ostali autori: Knezović, Josip (Thesis advisor)
Vrsta građe: Drugo
Impresum: Zagreb, L. Strižić, 2015.
Predmet:
LEADER 02954na a2200241 4500
003 HR-ZaFER
005 20160610133105.0
008 160221s2015 ci ||||| m||| 00| 0 en d
035 |a (HR-ZaFER)ferid2212 
040 |a HR-ZaFER  |b hrv  |c HR-ZaFER  |e ppiak 
100 1 |a Strižić, Luka  |9 37035 
245 1 0 |a Optimizacija metode za kompresiju slikovnih podataka bez gubitaka pomoću grafičkog podsustava :  |b završni rad /  |c Luka Strižić ; [mentor Josip Knezović]. 
246 1 |a Optimization of Lossless Image Compression Method for GPGPU  |i Naslov na engleskom:  
260 |a Zagreb,  |b L. Strižić,  |c 2015. 
300 |a 34 str. ;  |c 30 cm +  |e CD-ROM 
502 |b preddiplomski studij  |c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu  |g smjer: Računalno inženjerstvo, šifra smjera: 40, datum predaje: 2015-06-12, datum završetka: 2015-07-13 
520 3 |a Sažetak na hrvatskom: Energetska učinkovitost postaje sve važnije u potrošačkoj elektronici, zato je cilj ovog rada usporediti energetsku učinkovitost, kao i vrijeme izvršavanja, CBP implementacije na procesoru i grafičkom podsutavu, koristeći CUDA-u za potonje. Testovi su provedeni koristeći komponente srednje klase u stolnom računalu i komponente visoke klase u serveru. One su uključivale Intel i3-4130, Intel Xeon E5-2620, nVidia GTX 750 Ti i nVidia GTX 980. CUDA verzija se pokazala kao energetski učinkovitija i brža nasprem jednodretvene procesorske izvedbe, međutim, potrebna su daljnja testiranja koja bi usporedila optimiziranu CUDA i višedretvenu procesorsku implementaciju, da se pokrije cijeli spektar. U svakom slučaju, hardver srednje klase je energetski učinkovitiji od hardvera visoke klase.  
520 3 |a Sažetak na engleskom: Power efficiency is becoming increasingly important in consumer electronics, which is why the aim of this thesis was to compare power efficiency, as well as execution time, of a Classification and Blending Prediction implementation on a CPU and a GPU, using CUDA for the latter. Test were conducted using mainstream components in a desktop PC and high end components in a server. They included Intel i3-4130, Intel Xeon E5-2620, nVidia GTX 750 Ti and nVidia GTX 980. The CUDA version proved to be both more efficient and faster than a singlethreaded CPU version, however, further tests should be done comparing optimized CUDA versus multithreaded CPU implementation to cover the whole spectrum. In any case, mainstream hardware is more energy efficient than high end hardware. 
653 1 |a  računalstvo opće namjene na grafičkom podsusavu, GPGPU, Compute Unified Device Architecture, CUDA, Classification and Blending Prediction, CBP, kompresija slika bey gubitaka 
653 1 |a General-Purpose Computing on Graphics Processing Units, GPGPU, Compute Unified Device Architecture, CUDA, Classification and Blending Prediction, CBP, Lossless Image Compresion 
700 1 |a Knezović, Josip  |4 ths  |9 19012 
942 |c Z  |2 udc 
999 |c 46142  |d 46142