GPU Programlamada CUDA Platformu Kullanılan Paralel Görüntü İşleme Çalışmalarının İncelenmesi
Öz
Görüntü işleme pek çok alanda kullanılmaktadır. Görüntü işleme teknikleri gün geçtikçe görüntülerin çözünürlüklerinin artmasıyla daha fazla işlemci gücüne ihtiyaç duymaktadır. Görüntü işleme sürecini hızlandırmak için paralel görüntü işleme teknikleri kullanılmaktadır. GPU programlama günümüzde çok kullanılan ve tercih edilen paralel görüntü işleme tekniklerinden biridir. CUDA ise GPU programlamada en çok kullanılan platformdur. Bu çalışmanın temel amacı araştırmacılara ve konuya yeni başlayanlara görüntü işleme uygulamalarında GPU ve CUDA gibi donanım ve yazılım teknolojilerinin kullanımı konusunda bir başvuru kaynağı sağlamaktır. Bu amaç kapsamında çalışmada GPU ve CUDA kullanılarak yapılan görüntü işleme çalışmaları incelenmiş ve değerlendirilmiştir. GPU ve CUDA kullanan görüntü işleme çalışmaları, görüntü geriçatma, görüntü iyileştirme, görüntü bölütleme, görüntü çakıştırma ve görüntü sınıflandırma olmak üzere beş bölümde incelenmiş ve değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda, GPU ve CUDA kullanımının avantajları ve bu teknolojilerin kullanıldığı görüntü işleme uygulamalarında dikkat edilmesi gereken hususlar belirlenmiştir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Brodtkorb A.R., Hagen T.R., Saetra M.L., “Graphics processing unit (GPU) programming strategies and trends in GPU computing”, Journal of Parallel and Distributed Computing, 73: 4-13, (2013)
- Cook S., CUDA Programming A developer’s Guide to Parallel Computing with GPUs, Elsevier, USA, (2013).
- Schneider M., Fey D., Kapusi D., Macheidt T., “Performance comparison of designated preprocessing white light interferometry algorithms on emerging multi- and many-core architectures”, Procedia Computer Science, 4:2037–2046, (2011).
- Ruetsch G., Oster B., Getting Started with CUDA, NVISION08: The World of Visual Computing, California USA, August 25-27, (2008).
- NVIDIA CUDA Compute Unified Device Architecture Programming Guide, Version 1.0, (2007)
- NVIDIA Accelerated Computing. GPU-Accelerated Libraries. Yayın tarihi 2017. Erişim tarihi Nisan 10, (2017).
- Es A., İşler V., “Accelerated regular grid traversals using extended anisotropic chessboard distance fields on a parallel stream processor”, Journal of Parallel and Distributed Computing, 67: 1201-1217, (2007)
- Göddeke D., Strzodka R., Mohd-Yusof J., McCormick P., Buijssen S.H.M., Grajewski M., Turek S., “Exploring weak scalability for FEM calculations on a GPU-enhanced cluster”, Parallel Computing, 33: 685-699, (2007)
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Mühendislik
Bölüm
Derleme
Yazarlar
Semra Aydın
*
0000-0002-1670-9677
Türkiye
Refik Samet
Bu kişi benim
0000-0001-8720-6834
Türkiye
Ömer Faruk Bay
0000-0002-6823-145X
Türkiye
Yayımlanma Tarihi
1 Eylül 2020
Gönderilme Tarihi
13 Mayıs 2019
Kabul Tarihi
9 Temmuz 2019
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2020 Cilt: 23 Sayı: 3
Cited By
Derin Öğrenme Algoritmalarının GPU ve CPU Donanım Mimarileri Üzerinde Uygulanması ve Performans Analizi: Deneysel Araştırma
European Journal of Science and Technology
https://doi.org/10.31590/ejosat.937936Cross-Assist: Road Assistance Application for Visually Impaired People
Türk Bilim ve Mühendislik Dergisi
https://doi.org/10.55979/tjse.1447019