Toshkent axborot texnologiyalari universiteti

Uchinchi bob bo‘yicha xulosa

Bu bobda virtual muhitni o‘rnatish va uni to‘gri sozlash, OpenCL va CUDA freymvorklari yordamida 2 o‘lchamli tasvirlarga haar veyvlet ishlov berilib, CPUda va GPUda bajarish uchun ketgan vaqtlar taqqoslandi. Natijalardan kelib chiqgan holda aksariyat holatlarda CUDA texnologiyasi Nvidia grafik tezlatgichlari yordamida ishlaganda OpenCL ga nisbatan tezroq ekanligi kuzatildi. Bunga uning arxitekturasi nisbatan yangi bo‘lganligini sabab qilib ko‘rsatish mumkin. Umuman olganda har ikki texnologiya ham qanday maqsadlarda foydalanishga qarab o‘z ustunliklariga ega, nisbatan erkinlikni hohlansa OpenCL orqali dasturlash qulayroq unda CUDA ga nisbatan ko‘proq funksiyalar mavjud bo‘lib ularni ishlatish dasturchidan mahurat talab etadi. O‘z o‘rnida CUDA qolgan parallel hisoblash texnologiyalariga nisbatan tezkorligi va integratsiya qilish osonligi bilan farq qiladi.

YAKUNIY XULOSA

Ushbu dissertatsiya ishida o‘rganilgan ma`lumotlar va amalga oshirilgan tajribalar asosida quyidagi xulosalarni keltirish mumkin.
1. Geterogen hisoblash tizimlari komponentlari bo‘lgan CPU va GPU rivojlanish bosqichlari o‘rganildi. Hozirgi darajaga kelguncha bo‘lgan 50 yillik tarixi, texnologiyalarning rivojlanishiga qo‘shgan hissasi, ishlab chiqaruvchilarning yutuq va kamchiliklari tahlil qilindi.
2. CPU va GPU qurilmalar o‘rtasida bo‘ladigan ma`lumotlar almashinuvi, ularning umumiy joylashuvi, RAM xotiraning samaradorlikka bo‘lgan ta`siri kabi ko‘plab texnik jihatlar ko‘rsatildi.
3. Dasturlash muhitlariga GPGPU texnologiyasini integratsiyalash ketma-ketligi, sozlashda bo‘ladigan xatolarni bartaraf etish, xotiradan yetarli joy ajratish bo‘yicha ko‘nikmalar hosil bo‘ldi.
4. Tasvirni qayta ishlashning har qanday usuli bilan asosiy vazifa bu tasvirni ixcham shaklda ko‘rsatishga imkon beruvchi samarali tasvirga ega bo‘lishdir. Dissertatsiyada Haar veyvlet funksiyalar tanlab olinib u yordamida tasvirga raqamli ishlov berish usullarini tadqiq etildi.
5. OpenCL va CUDA texnologiyalarining imkoniyatlari solishitirib chiqildi, boshqa parallel hisoblash freymvorklarining parametrlari ham o‘rganildi. Ularning videokarta ishlab chiqaruvchi kompaniyalar bilan qanday integratsiya qilishnishi ko‘rib chiqildi va kerakli xulosa chiqarildi.
6. Tanlangan konfiguratsiyada tasvirga haar veyvlet o‘zgartirish dasturi Visual Studio dasturida C++ dasturlash tili orqali, OpenCL va CUDA uchun tuzib chiqildi va algoritmlari yaratildi. GTX 1080TI videokartasi va Ryzen 5500u protsessorlari amallarni bajarish jarayoni kuzatildi hamda jadval va grafik asosida taqqoslandi.
Geterogen isoblash tizimlari bugungi kunda muhim hisoblanadi. Ular yordamida katta hisoblashlarni tezlik bilan bajarib kerakli natijaga erishish mumkin. Geterogen hisoblash tizimlaridan mudofaada, metrologiyada, astronomiya, grafik dasturchilar rendring qilishda, bitcoinlarni mayning qilishda va yana bir qancha sohalarda keng qo‘llanilib kelmoqda.