but.committee	doc. RNDr. Jitka Kreslíková, CSc. (předseda) doc. RNDr. Pavel Smrž, Ph.D. (místopředseda) doc. Ing. Michal Bidlo, Ph.D. (člen) Ing. Radek Kočí, Ph.D. (člen) RNDr. Vlasta Krupková, CSc. (člen)	cs
but.defence	Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm " D ". Otázky u obhajoby: Jak jste měřil rychlost zápisu do souboru? Jak si vysvětlujte, že jste dosáhl výkonu odpovídajícímu 0.01 - 0.1% teoretické propustnosti diskového pole? Proč jste nepoužil mnohem větší počty procesorových jader, i fronta qexp jich má 128? Jak si vede vaše implementace násobení matic v porovnaní s funkcí dot() z Pythonu, aneb jak jste dobrý?	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Jaroš, Marta	cs
dc.contributor.author	Čelka, Marek	cs
dc.contributor.referee	Jaroš, Jiří	cs
dc.date.created	2017	cs
dc.description.abstract	V dnešnej dobe sú už všetky počítače, ktoré používame schopné paralelného spracovávania, ktoré nám výrazne šetrí čas pri riešení náročných problémov, ako sú napríklad rôzne vedecké výpočty, simulácie alebo predpovede. Témou tejto práce je akcelerácia výpočtovo náročných aplikácií práve pomocou paralelnému spracovania zadaného problému na superpočítači. Pre jednoduchšie pochopenie danej problematiky ľuďmi, ktorých sa priamo týka (napr. vedci, výzkumníci), bol zvolený programovací jazyk Python, ktorý je jednoduchý na pochopenie a mocný zároveň. Prvá časť práce sa venuje zoznámeniu s technikami paralelného spracovania pomocou mikrotestov, ktorých výsledky boli diskutované a využité ďalej v práci. Druhá časť práce sa zaoberá problematikou rekonštrukcie obrazu. Výsledky experimentovania s rôzne veľkými obrázkami sú porovnané v rámci sekvenčnej a paralelnej verzie pri rekonštrukcii obrazu a zápise do súboru. Spracované výsledky sú zhodnotené, diskutované a porovnané medzi sebou. Medzi použité metriky patria čas, zrýchlenie, priepustnosť a latencia.	cs
dc.description.abstract	Nowadays, all computers we use are capable of parallel processing that saves time in compute-intensive tasks such as scientific computations, various simulations or predictions. The theme of this thesis is acceleration of compute-intensive tasks on supercomputer. This is achieved by the parallelization of the problem. For better understanding the issue by scientists from diverse scientific fields, the python programming language was chosen. Python is very powerful and easy to use as well. The first part of the thesis deals with the parallel processing techniques. The set of microtests was designed and implemented for this purpose. Results are then discussed and used in the further work. The second part of the thesis deals with the problem of parallel image reconstruction. For a comparison, the sequential version of the problem was also implemented. Both versions, sequential and parallel, were tested on a set of images of a different size. Experiments focus on acceleration, spent time, memory bandwidth and latency. These outcomes are also presented and discussed.	en
dc.description.mark	D	cs
dc.identifier.citation	ČELKA, M. Akcelerace aplikací na superpočítači pomocí jazyka Python [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2017.	cs
dc.identifier.other	106285	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/69842
dc.language.iso	cs	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	MPI	cs
dc.subject	mpi4py	cs
dc.subject	python	cs
dc.subject	numpy	cs
dc.subject	superpočítač Anselm	cs
dc.subject	formát pgm	cs
dc.subject	detektor hrán	cs
dc.subject	rekonštrukcia obrazu.	cs
dc.subject	MPI	en
dc.subject	mpi4py	en
dc.subject	python	en
dc.subject	numpy	en
dc.subject	supercomputer Anselm	en
dc.subject	format pgm	en
dc.subject	edge detector	en
dc.subject	image reconstruction.	en
dc.title	Akcelerace aplikací na superpočítači pomocí jazyka Python	cs
dc.title.alternative	Acceleration of Applications on a Supercomputer Using Python	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2017-06-13	cs
dcterms.modified	2020-05-10-16:12:57	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	106285	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.18 19:03:10	en
sync.item.modts	2025.01.15 14:37:16	en
thesis.discipline	Informační technologie	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačových systémů	cs
thesis.level	Bakalářský	cs
thesis.name	Bc.	cs

Akcelerace aplikací na superpočítači pomocí jazyka Python

Files

Original bundle

Collections