1 / 10

Методы распараллеливания алгоритма сравнения дактилоскопических изображений

Методы распараллеливания алгоритма сравнения дактилоскопических изображений. В. Ю. Гудков Д.Н. Лепихова. Цели и задачи. Рассмотреть возможные варианты для организации параллельных вычислений на различных этапах алгоритма сравнения дактилоскопических изображений

julian-mann
Télécharger la présentation

Методы распараллеливания алгоритма сравнения дактилоскопических изображений

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Методы распараллеливания алгоритма сравнения дактилоскопических изображений В. Ю. Гудков Д.Н. Лепихова

  2. Цели и задачи • Рассмотреть возможные варианты для организации параллельных вычислений на различных этапах алгоритма сравнения дактилоскопических изображений • Проанализировать эффективность рассмотренных вариантов ускорения

  3. Шаблон ДИ. Топологический вектор

  4. Сравнение ДИ • Выбор базовых точек • Вычисление индекса

  5. Параллельные реализации • Параллелизм на уровне задач • Ускорение в ≈1.5 раза на 2 потоках по сравнению с последовательной версией • Параллелизм на уровне данных • Графические процессоры

  6. Параллелизм на уровне данныхВремя работы • Одновременное выполнение оценок по топологии и геометрии • Одновременное выполнение нескольких сравнений

  7. Параллелизм на уровне данныхУскорение • Ускорение в ≈3 раза на 4 потоках по сравнению с последовательным алгоритмом

  8. Графические процессоры (CUDA) • Внутри блока – сравнение одного шаблона со всей бд • Каждая нить блока – одно сравнение • Результаты сравнения (индексы) сохраняются в общую матрицу, по которой вычисляются значения FAR и FRR

  9. Выводы • Параллельная версия, использующая модель параллелизма по данным и предполагающая одновременное выполнение оценок по геометрии и по топологии, демонстрирует более значительное снижение быстродействия, чем другие параллельные версии. • Предлагаемая версия алгоритма для графических процессоров предполагает прозрачную масштабируемость задачи, позволяет легко выделять отдельные подзадачи.

  10. Спасибо за внимание!

More Related