Loading [a11y]/accessibility-menu.js
BibTex RIS Kaynak Göster

Image Quality Improvement on OpenGL-Based Animations by Using CUDA Architecture

Yıl 2016, Cilt: 21 Sayı: 1, 79 - 96, 13.04.2016

Öz

2D or 3D rendering technology is used for graphically modelling many physical phenomena occurring in real life by means of the computers. On the other hand, the ever-increasing intensity of the graphics applications require that the image quality of the so-called modellings is enhanced and they are performed more quickly. In this direction, a new software and hardware-based architecture called CUDA has been introduced by Nvidia at the end of 2006. Thanks to this architecture, larger number of graphics processors has started contributing towards the parallel solutions of the general-purpose problems. In this study, this new parallel computing architecture is taken into consideration and an animation application consisting of humanoid robots with different behavioral characteristics is developed using the OpenGL library in C++. This animation is initially implemented on a single serial CPU and then parallelized using the CUDA architecture. Eventually, the serial and the parallel versions of the same animation are compared against each other on the basis of the number of image frames per second. The results reveal that the parallel application is by far the best yielding high quality images.

Kaynakça

  • https://open.gl/textures (Erişim Tarihi: 08.05.2015). OpenGL Doku Haritalama.
  • Ahn, H. S., (2014). OpenGL Pixel Buffer Object (PBO). http://www.songho.ca/opengl/gl_pbo.html (Erişim Tarihi: 05.03.2015)
  • Akçay, M., Şen, B., Orak, İ. Ö., Çelik, A., (2011). Paralel Hesaplama ve CUDA. 6. Uluslararası İleri Teknolojiler Sempozyumu (İATS’11), Elazığ.
  • Archirapatkave, V., Sumilo, V., See, S.C.W., Achalakul, T., (2011). GPGPU Acceleration Algorithm for Medical Image Reconstruction. Ninth IEEE International Symposium on Parallel and Distributed Processing with Applications, Singapore.
  • Balfour, J., (2011). Introduction to CUDA. http://mc.stanford.edu/cgi-bin/images/f/f7/Darve_cme343_cuda_1.pdf (Erişim Tarihi: 20.03.2015)
  • Centelles, A. P., Sunyer, N., Ripolles, O., Chover, M., Sbert, M., (2011). Rain Simulation in Dynamic Scenes. International Journal of Creative Interfaces and Computer Graphics, 2 (2), 23-36
  • Çolak, M. A., (2010). Grafik Kartı Üzerinde Paralel Hızlandırılmış Işın İzleme. Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
  • Huaming, L., Baosheng, K., (2014). Real-time Physically Cloth Simulation with CUDA. Computer Modelling & New Technologies, 18 (12B), 28-32.
  • Kılıç, O. M., (1995). An Open Graphics Library (OpenGL) based Toolbox for Biomedical Image Display and Processing. Yüksek Lisans Tezi, Boğaziçi Üniversitesi Biyomedikal Mühendisliği Enstitüsü, İstanbul.
  • Li, W., Huang, X., Zheng, N., (1997). Parallel Implementing OpenGL on PVM. Parallel Computing, 23 (1997) 1839-1850.
  • Lin, C.Y., Lee, W.S., Tang, C.Y., (2012). Parallel Shellsort Algorithm for Many-Core GPUs with CUDA. International Journal of Grid and High Performance Computing, 4 (2), 1-16.
  • Ma, L., Zhao D.X., Yang Z.Z., (2013). A Software Tool for Visualization of Molecular Face (VMF) by Improving Marching Cubes Algorithm. Computational and Theoretical Chemistry, 1028 (2014), 34–45.
  • Manavski, S.A., (2007). CUDA Compatible GPU as an Efficient Hardware Accelerator for AES Cryptography, IEEE ICSPC 2007, 24-27.
  • Nuli, U. A., Kulkarni P. J., (2012). SPH Based Fluid Animation Using CUDA Enabled Gpu. International Journal of Computer Graphics & Animation (IJCGA), 2(4), 45-51.
  • Nvidia, (2007). Nvidia CUDA (Compute Unified Device Architecture). http://moss.csc.ncsu.edu/~mueller/cluster/nvidia/0.8/NVIDIA_CUDA_Programming_Guide_0.8.2.pdf (Erişim Tarihi: 25.05.2015).
  • Nvidia, (2014). CUDA C Programming Guide. http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/#axzz3LyTDrCdH (Erişim Tarihi: 25.04.2015).
  • Okidsu, Y., Ino, F., Hagihara, K., (2010). High-Performance Cone Beam Reconstruction using CUDA Compatible GPUs. Parallel Computing, 36 (2010) 129–141.
  • Şaşıoğlu, S., (2010). OpenGL ile 3 Boyutlu Arazi Modellerinin Üretimi ve Çoklu Çözünürlükte Sadeleştirilmesi. Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi Fen bilimleri Enstitüsü, Ankara.
  • Tokatlı, A., (2010). Modelling of Geological Measurements with OpenGL. Yüksek Lisans Tezi, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Eskişehir.
  • Wang, G., Huang, L., (2011). 3D Geological Modelling for Mineral Resource Assessment of the Tongshan Cu Deposit. Elsevier, 3(4), 483-491.
  • Yıldız, E., (2011). Nvidia CUDA ile Yüksek Performanslı Görüntü İşleme. Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.

OPENGL TABANLI ANİMASYONLARDA GÖRÜNTÜ KALİTESİNİN CUDA MİMARİSİ İLE İYİLEŞTİRİLMESİ

Yıl 2016, Cilt: 21 Sayı: 1, 79 - 96, 13.04.2016

Öz

Gerçek hayatta meydana gelen birçok fiziksel olayın bilgisayarlar yardımıyla grafiksel olarak modellenebilmesi amacıyla 2 veya 3 boyutlu görüntü oluşturma teknolojilerinden faydalanılmaktadır. Öte yandan grafik uygulamalarının yoğunluğu artıkça söz konusu bu modellemelerin hem daha hızlı yapılabilmesi ve hem de görüntü kalitelerinin artırılması gereksinimleri ortaya çıkmaktadır. Bu doğrultuda 2006 yılının sonlarında Nvidia firması tarafından CUDA isimli bir yazılım ve donanım mimarisi piyasaya sürülmüştür. Bu mimari sayesinde ekran kartları üzerinde bulunan çok sayıdaki grafik işlemcisi genel amaçlı problemlerin paralel olarak çözülebilmesine katkı sağlar hale gelmiştir. Bu çalışma kapsamında bu yeni paralel hesaplama mimarisi dikkate alınmış, C++ ve OpenGL kütüphanesi kullanılarak farklı davranış özelliklerine sahip insansı robotlardan oluşan bir animasyon uygulaması geliştirilmiştir. Bu animasyon öncelikle merkezi işlemci üzerinde seri olarak çalıştırılmış ve sonrasında CUDA mimarisi kullanılarak paralelleştirilmiştir. En sonunda aynı animasyonun seri ve paralel versiyonları saniyede oluşturulan görüntü karesi sayıları temel alınarak karşılaştırılmıştır ve paralel uygulamanın açık ara yüksek kaliteli görüntü ürettiği gözlemlenmiştir

Kaynakça

  • https://open.gl/textures (Erişim Tarihi: 08.05.2015). OpenGL Doku Haritalama.
  • Ahn, H. S., (2014). OpenGL Pixel Buffer Object (PBO). http://www.songho.ca/opengl/gl_pbo.html (Erişim Tarihi: 05.03.2015)
  • Akçay, M., Şen, B., Orak, İ. Ö., Çelik, A., (2011). Paralel Hesaplama ve CUDA. 6. Uluslararası İleri Teknolojiler Sempozyumu (İATS’11), Elazığ.
  • Archirapatkave, V., Sumilo, V., See, S.C.W., Achalakul, T., (2011). GPGPU Acceleration Algorithm for Medical Image Reconstruction. Ninth IEEE International Symposium on Parallel and Distributed Processing with Applications, Singapore.
  • Balfour, J., (2011). Introduction to CUDA. http://mc.stanford.edu/cgi-bin/images/f/f7/Darve_cme343_cuda_1.pdf (Erişim Tarihi: 20.03.2015)
  • Centelles, A. P., Sunyer, N., Ripolles, O., Chover, M., Sbert, M., (2011). Rain Simulation in Dynamic Scenes. International Journal of Creative Interfaces and Computer Graphics, 2 (2), 23-36
  • Çolak, M. A., (2010). Grafik Kartı Üzerinde Paralel Hızlandırılmış Işın İzleme. Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
  • Huaming, L., Baosheng, K., (2014). Real-time Physically Cloth Simulation with CUDA. Computer Modelling & New Technologies, 18 (12B), 28-32.
  • Kılıç, O. M., (1995). An Open Graphics Library (OpenGL) based Toolbox for Biomedical Image Display and Processing. Yüksek Lisans Tezi, Boğaziçi Üniversitesi Biyomedikal Mühendisliği Enstitüsü, İstanbul.
  • Li, W., Huang, X., Zheng, N., (1997). Parallel Implementing OpenGL on PVM. Parallel Computing, 23 (1997) 1839-1850.
  • Lin, C.Y., Lee, W.S., Tang, C.Y., (2012). Parallel Shellsort Algorithm for Many-Core GPUs with CUDA. International Journal of Grid and High Performance Computing, 4 (2), 1-16.
  • Ma, L., Zhao D.X., Yang Z.Z., (2013). A Software Tool for Visualization of Molecular Face (VMF) by Improving Marching Cubes Algorithm. Computational and Theoretical Chemistry, 1028 (2014), 34–45.
  • Manavski, S.A., (2007). CUDA Compatible GPU as an Efficient Hardware Accelerator for AES Cryptography, IEEE ICSPC 2007, 24-27.
  • Nuli, U. A., Kulkarni P. J., (2012). SPH Based Fluid Animation Using CUDA Enabled Gpu. International Journal of Computer Graphics & Animation (IJCGA), 2(4), 45-51.
  • Nvidia, (2007). Nvidia CUDA (Compute Unified Device Architecture). http://moss.csc.ncsu.edu/~mueller/cluster/nvidia/0.8/NVIDIA_CUDA_Programming_Guide_0.8.2.pdf (Erişim Tarihi: 25.05.2015).
  • Nvidia, (2014). CUDA C Programming Guide. http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/#axzz3LyTDrCdH (Erişim Tarihi: 25.04.2015).
  • Okidsu, Y., Ino, F., Hagihara, K., (2010). High-Performance Cone Beam Reconstruction using CUDA Compatible GPUs. Parallel Computing, 36 (2010) 129–141.
  • Şaşıoğlu, S., (2010). OpenGL ile 3 Boyutlu Arazi Modellerinin Üretimi ve Çoklu Çözünürlükte Sadeleştirilmesi. Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi Fen bilimleri Enstitüsü, Ankara.
  • Tokatlı, A., (2010). Modelling of Geological Measurements with OpenGL. Yüksek Lisans Tezi, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Eskişehir.
  • Wang, G., Huang, L., (2011). 3D Geological Modelling for Mineral Resource Assessment of the Tongshan Cu Deposit. Elsevier, 3(4), 483-491.
  • Yıldız, E., (2011). Nvidia CUDA ile Yüksek Performanslı Görüntü İşleme. Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
Toplam 21 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Bölüm Araştırma Makaleleri
Yazarlar

Taner Uçkan

Deniz Dal

Yayımlanma Tarihi 13 Nisan 2016
Gönderilme Tarihi 11 Haziran 2015
Yayımlandığı Sayı Yıl 2016 Cilt: 21 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA Uçkan, T., & Dal, D. (2016). OPENGL TABANLI ANİMASYONLARDA GÖRÜNTÜ KALİTESİNİN CUDA MİMARİSİ İLE İYİLEŞTİRİLMESİ. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 21(1), 79-96. https://doi.org/10.17482/uujfe.97021
AMA Uçkan T, Dal D. OPENGL TABANLI ANİMASYONLARDA GÖRÜNTÜ KALİTESİNİN CUDA MİMARİSİ İLE İYİLEŞTİRİLMESİ. UUJFE. Nisan 2016;21(1):79-96. doi:10.17482/uujfe.97021
Chicago Uçkan, Taner, ve Deniz Dal. “OPENGL TABANLI ANİMASYONLARDA GÖRÜNTÜ KALİTESİNİN CUDA MİMARİSİ İLE İYİLEŞTİRİLMESİ”. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi 21, sy. 1 (Nisan 2016): 79-96. https://doi.org/10.17482/uujfe.97021.
EndNote Uçkan T, Dal D (01 Nisan 2016) OPENGL TABANLI ANİMASYONLARDA GÖRÜNTÜ KALİTESİNİN CUDA MİMARİSİ İLE İYİLEŞTİRİLMESİ. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi 21 1 79–96.
IEEE T. Uçkan ve D. Dal, “OPENGL TABANLI ANİMASYONLARDA GÖRÜNTÜ KALİTESİNİN CUDA MİMARİSİ İLE İYİLEŞTİRİLMESİ”, UUJFE, c. 21, sy. 1, ss. 79–96, 2016, doi: 10.17482/uujfe.97021.
ISNAD Uçkan, Taner - Dal, Deniz. “OPENGL TABANLI ANİMASYONLARDA GÖRÜNTÜ KALİTESİNİN CUDA MİMARİSİ İLE İYİLEŞTİRİLMESİ”. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi 21/1 (Nisan 2016), 79-96. https://doi.org/10.17482/uujfe.97021.
JAMA Uçkan T, Dal D. OPENGL TABANLI ANİMASYONLARDA GÖRÜNTÜ KALİTESİNİN CUDA MİMARİSİ İLE İYİLEŞTİRİLMESİ. UUJFE. 2016;21:79–96.
MLA Uçkan, Taner ve Deniz Dal. “OPENGL TABANLI ANİMASYONLARDA GÖRÜNTÜ KALİTESİNİN CUDA MİMARİSİ İLE İYİLEŞTİRİLMESİ”. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, c. 21, sy. 1, 2016, ss. 79-96, doi:10.17482/uujfe.97021.
Vancouver Uçkan T, Dal D. OPENGL TABANLI ANİMASYONLARDA GÖRÜNTÜ KALİTESİNİN CUDA MİMARİSİ İLE İYİLEŞTİRİLMESİ. UUJFE. 2016;21(1):79-96.

DUYURU:

30.03.2021- Nisan 2021 (26/1) sayımızdan itibaren TR-Dizin yeni kuralları gereği, dergimizde basılacak makalelerde, ilk gönderim aşamasında Telif Hakkı Formu yanısıra, Çıkar Çatışması Bildirim Formu ve Yazar Katkısı Bildirim Formu da tüm yazarlarca imzalanarak gönderilmelidir. Yayınlanacak makalelerde de makale metni içinde "Çıkar Çatışması" ve "Yazar Katkısı" bölümleri yer alacaktır. İlk gönderim aşamasında doldurulması gereken yeni formlara "Yazım Kuralları" ve "Makale Gönderim Süreci" sayfalarımızdan ulaşılabilir. (Değerlendirme süreci bu tarihten önce tamamlanıp basımı bekleyen makalelerin yanısıra değerlendirme süreci devam eden makaleler için, yazarlar tarafından ilgili formlar doldurularak sisteme yüklenmelidir).  Makale şablonları da, bu değişiklik doğrultusunda güncellenmiştir. Tüm yazarlarımıza önemle duyurulur.

Bursa Uludağ Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi Dekanlığı, Görükle Kampüsü, Nilüfer, 16059 Bursa. Tel: (224) 294 1907, Faks: (224) 294 1903, e-posta: mmfd@uludag.edu.tr