Toshkent axborot texnologiyalari universiteti

Ikkinchi bob bo‘yicha xulosa

Dissertatsiya ishimning ikkinchi bobining oxirida men GPGPU, OpenCL va CUDA texnologiyalarining imkoniyatlarini parallel signallarni qayta ishlashni qiyosiy tahlil qildim. Mening tadqiqotlarim shuni ko'rsatdiki, GPGPU, OpenCL va CUDA texnologiyalari GPU larda signallarni parallel ravishda qayta ishlash uchun kuchli dasturlarni taqdim etadi. ushbu texnologiyalarning barchasi GPU-larda signallarni samarali parallel ravishda qayta ishlash imkoniyatlarini taqdim etadi. Ular yuqori ishlash va hisob-kitoblarni parallellashtirishga imkon beradi, bu ayniqsa katta hajmdagi ma'lumotlar bilan ishlashda foydalidir GPGPU, OpenCL va CUDA texnologiyalari o'rtasidagi tanlov loyihaning o'ziga xos talablari va cheklovlariga bog'liq. Agar platformalar o‘rtasida moslashuvchanlik zarur bo'lsa, OpenCL to‘g‘ri tanlov bo'lishi mumkin. NVIDIA GPU-dan foydalanish va maksimal ishlab chiqaruvchini olish istagi bo'lsa Murakkab hisoblashlarga zarurat bo‘ladigan sohalarning ko‘payishi va texnologiyalarning rivojlanishi GPGPUga bo‘lgan talabni keskin oshirdi. Bir qancha tajribalar o‘tkazilib kerakli natijalar asosida xulosa chiqarildi.

III BOB. PARALLEL HISOBLASH MODELLARI ORQALI DASTURLASH VA NATIJALARNI TAQQOSLASH

3.1. Parallel hisoblashni qo‘llab-quvvatlovchi muhitlarni sozlash

OpenCL da dasturlashni boshlash uchun juda ko‘p ma'lumotlar, ko‘plab maqolalar, darsliklar, blog postlari mavjud. Biroq, ushbu darsliklarning aksariyati eskirgan, hosil bo‘ladigan muammolarni to‘liq hal qilmaydi yoki ba'zi xususiyatlarni o‘tkazib yuboradi. Visual Studioda ishlaydigan OpenCLni o‘rnatish qo‘llanmasini ko‘rib chiqamiz.
Tizim konfiguratsiyasi

• 
  CPU : Amd Ryzen 5 5500u(6core,12thread)
  
• 
  RAM: 8GB DDR4 2666mhz
  
• 
  GPU: Nvidia Gtx 1080ti 8gb
  

• 
  OS: Windows 10 Professional 64bit
  
• 
  Visual Studio 2012
  

OpenCLni o‘rnatish uchun birinchi bo‘lib bajaradigan ishimiz Grafik karta drayverlarini yangilash va OpenCLda kodni kompilyatsiya qilish uchun OpenCL SDKni yuklab olish. Grafik protsessorning drayverini yangilamasak OpenCL sifatli ishlamasli va ba`zi hollarda umuman ishlamasligi ham mumkin. Nvidia va AMD kompaniyalarining rasmiy saytlarida har bir qurilmalari uchun drayverlarning so‘nggi versiyasini yuklab olishimiz mumkin. NVIDIA videokartalarining konfiguratsiyasiga CUDA avtomatik tarzda yashirgan bo‘ladi. Shunda, CUDA toolkit hamda OpenCL SDK larni birgalikda qo‘lga kiritishimiz mumkin. OpenCL va CUDA freymvorklari ishlashi uchun avvalo biz Visual Studio dasturi kerak bo‘ladi. Ushbu dasturni o‘rnatish tartibini ko‘rib chiqamiz.



3.1- rasm. Visual studioni o‘rnatishni boshlash
Visual Studioni o‘rnatishni 2022-yilgi versiyada ko‘rib chiqamiz. 3.25gb hajmdagi dasturni yuklab olamiz. Chunki bu eng so‘nggi versiya bo‘lib, yetarli darajada optimizatsiya bo‘lgan va baglar yo‘qotilgan.

3.2- rasm. Kerakli komponent va funksiyalarni tanlash
Installer o‘rnatishni tugatgandan so‘ng, biz undan kerakli funksiyalar to‘plamini tanlashimiz zarur. Dasturda bo‘limlar bilan qaysi dastur bilan qanday vazifalar bajarish qulayliklari bo‘yicha ajratib chiqilgan. qancha ko‘p elementlarni belgilasak shuncha ko‘p joy ajratishimiz kerak bo‘ladi.

3.3- rasm. Invidual komponentlarni tanlash
Agar biz Visual Studioni sozlash uchun ayrim xususiyatidan foydalanishni hohlamasak yoki o‘rnatilmagan qo‘shimcha komponentlarni qo‘shmoqchi bo‘lsak, buni Individual komponentlar yorlig‘ida alohida komponentlarni o‘rnatish yoki qo‘shish orqali qilishimiz mumkin. Kerakli komponentlarni tanlaymiz.

3.4- rasm. Til tanlovi bo‘limi
Odatda installer birinchi marta operatsion tizim tilini o‘rnatishga harakat qiladi. Visual Studio‘ni o‘zimiz hohlagan tilda o‘rnatish uchun Visual Studio installerida til paketlari yorlig‘ini tanlashimiz kerak.

3.5- rasm. Dastur o‘rnatiladigan va fayllar saqlanadigan joyni tanlash
O‘rnatish joyini tanlash va Visual Studio o‘rnatishda tizim diskida egallagan joy miqdorini kamaytirishimiz mumkin. Visual Studio o‘rnatilishi tugagach, Visual Studio‘da ishlashni boshlash uchun Run tugmasini bosamiz.



3.6- rasm. Yangi loyiha ochish yoki, tayyor loyihani ochish


3.7- rasm. Loyiha shablonini tanlash
Mavjud shablonlar ro‘yxatini ko‘rish uchun shablonlarni qidirish maydoniga yaratmoqchi bo‘lgan ilova turini kiritamiz. Shablonlar ro‘yxati o‘rnatish vaqtida tanlangan ish yuklamalariga bog‘liq. Turli shablonlarni ko‘rish uchun turli ish yuklarini tanlaymiz.

3.8- rasm. Yangi elementlar qo‘shish
Qanday maqsadda foydalanishimizga qarab o‘zimizga kerakli bo‘limni tanlaymiz va dasturlashni boshlashimiz mumkin. Yana “Язык” ochiladigan roʻyxatidan foydalanib, maʼlum bir dasturlash tili boʻyicha qidiruvingizni filtrlashimiz mumkin. Ammo biz OpenCL va CUDA freymvorklarida dasturlaganimiz uchun ularni ham alohida ishga tushirishimiz kerak bo‘ladi.

3.9.rasm. OpenCL SDK yuklash olishda operatsion tizimning qanday razryadda ekanligi tanlanadi

3.10- rasm. Proyektning Настройки bo‘limidan C/C++ tanlanib основые qismidan OpenCL kutubxonasiga bo‘lgan yo‘l ko‘rsatiladi

3.11- rasm. OpenCL muvaffaqiyatli o‘rnatilganini tekshirish
CUDA ni o‘rnatish ham deyarli shu tartibda bo‘ladi, Nvidia videokartasi bo‘lganligi sababli uni topish muammo bo‘lmaydi.

3.12- rasm. CUDAni o‘rnatish ketma-ketligi