FPGA, GPU ve CPU'nun örnek bir problem üzerinde performans karşılaştırmaları
Performance comparisons of FPGA, GPU and CPU on an example problem
- Tez No: 768167
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALP ARSLAN BAYRAKÇİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: FPGA, Hızlandırma modeli, Kök bulma, Newton-Raphson Modeli, Sayısal yöntemler, FPGA, Acceleration model, Root finding, Newton-Raphson model, Numerical methods
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Newton-Raphson metodu kök bulmak için yaygın olarak kullanılan bir sayısal yöntemdir. Elektronik ve bilgisayar mühendisliğinde yaygın kullanım alanı mevcuttur. Örneğin Spice devre simülatörü Newton-Raphson'dan faydalanmaktadır. Ayrıca bilgisayar aritmetiğinde, kök hesaplama ve hızlı bölme sonucu bulma gibi işlemler Newton-Raphson kullanılarak yapılabilmektedir. Bu çalışmada, en fazla 32 katsayılı herhangi bir polinomun köklerinin hesaplanabilmesi için bilgisayardan çağrılabilen, bilgisayarla veri alışverişi yapabilen ve Newton-Raphson kök tahmin yöntemini kullanan bir donanım tasarlanmıştır. Tasarlanan donanım FPGA üzerinde gerçeklenmiş, CPU ve GPU ile arasındaki performans farkları incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
The Newton-Raphson method is a widely used numerical method to find roots. It is widely used in electronics and computer engineering. For example, Spice uses the circuit simulator Newton-Raphson. In addition, in computer arithmetic, operations such as root calculation and fast division result can be done by using Newton-Raphson. In this study, a hardware that can be called from the computer, can exchange data with the computer and uses the Newton-Raphson root estimation method is designed to calculate the roots of any polynomial with a maximum of 32 coefficients. The designed hardware is implemented on FPGA, and the performance differences between CPU and GPU are examined.
Benzer Tezler
- GPU üzerinde yazılım tabanlı anten gerçeklenmesi
Realization of software-defined antenna on GPU
ABDULLAH BAKIRTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELÇUK PAKER
- Yapay açıklıklı radar görüntüleme algoritmalarının interpolasyon kullanmaksızın gpu üzerinde gerçeklenmesi
Realization of interpolation-free synthetic aperture radar imaging algorithms by using gpu
ÖZGÜR ALTUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELÇUK PAKER
- An efficient FPGA implementation of cnn specialized in image recognition for breast cancer
Başlık çevirisi yok
OMAR MHMOOD ABDULHADİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Gelişim ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. INDRİT MYDERRİZİ
- Derin öğrenme kullanılarak FPGA'lar ile gerçek zamanlı nesne algılama ve tanıma
Real-time object detection and recognition on FPGAS's by using deep learning
VEYSEL YUSUF ÇAMBAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mekatronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞEGÜL UÇAR
- Model-based aı accelerator design on FPGA with in-depth evaluation of design parameters
FPGA'de model tabanli yapay zeka hizlandirici tasarimi ve tasarim parametrelerinin derinliğine değerlendirilmesi
GÖZDE ÖZDİL
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SIDDIKA BERNA ÖRS YALÇIN