Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightÖzellikle ortorektifikasyon amacıyla yapılan uygulamalarda aynı donanımla CPU'ya oranla 7 kat hız farklarına ulaşılmıştır
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bilgisayarların grafik kartları üzerindeki grafik işlemci birimleri (Graphic Processing Units - GPU) on sene yeteneklerinin artışı doğrultusunda büyük gelişme göstermiştir. Modern GPU'lar sadece çok güçlü grafik motoru olmaktan çıkarak, bilgisayar işlemcilerine (Central Processing Unit-CPU) göre aritmetik işlem yapabilme hızı ve hafıza band genişliği hızı çok daha yüksek olan ve üst seviyede paralel programlanabilir işlemciler programlanabilirliğindeki ve yeteneklerindeki hızlı gelişme, yüksek seviyede hesap yapma ihtiyacı olan karmaşık problemlerle uğraşan araştırmacıların ilgisini çekmiştir. Bu ilgi "grafik işlemci birimi üzerinde genel amaçlı hesaplama (General Purpose Computation on Graphic Processing Units - GPGPU)" ve "akış işleme (stream processing)" kavramlarını ortaya çıkarmıştır. Grafik işlemcilerin bilgisayar işlemcilerine bir alternatif olarak gündeme gelmesinin asıl nedeni ise; çok güçlü ve bunun yanında ucuz temin edilebilir donanım olmalarıdır. Bu grafik çipler, sabit uygulama donanımları olmaktan çıkarak günümüzde modern, güçlü karşılayabilecek işlemcilere dönüşmüşlerdir. Yapılan çalışma içerisinde, çeşitli fotogrametrik uygulamalar ve özellikle ortorektifikasyon işlemi GPGPU yöntemi ile CUDA (Compute Unified Device Architecture-Birleşik Hesaplama Aygıt Mimarisi) programlama dili kullanılarak yeniden programlanmıştır. Böylelikle daha kısa sürede ve daha ucuz maliyetli donanımlarla ortorektifiye edilmiş görüntülerin nasıl elde edilebileceği ortaya konulmaya çalışılmıştır. Bu amaca yönelik olarak yapılan uygulamalarda elde edilen sonuçlar değerlendirildiğinde, yöntemin fotogrametrinin görüntü işlemeyi gerektirdiği ve aynı işlem adımlarının her bir piksel için tekrarlandığı durumlarda ve ayrıca hesap yoğun işlem adımlarında çok etkili ve hızlı sonuçlar verdiği görülmüştür. Özellikle ortorektifikasyon amacıyla yapılan uygulamalarda aynı donanımla CPU'ya oranla 7 kat hız farklarına ulaşılmıştır
Abstract
The graphic processing units (GPU) on the graphic cards integral parts of computers are really developed today according to the last ten years. The development was the increase of the GPUs performance and capabilities. The modern GPUs are not only became powerful graphic engines and also they are high level parallel programmable processors with very fast computing capabilities and high memory bandwidth speed compared to central processing units (CPU). The rapid development of GPUs programmability and capabilities attracted the researchers dealing with complex problems which need highly level calculation. This interest has revealed the concepts of "General Purpose Computation on Graphics Processing Units (GPGPU)" and "stream processing". The graphic processors are powerful hardware which is really cheap and affordable. So the graphic processors became an alternative to computer processors. The graphic chips which were standard application hardware have been transformed into modern, powerful and programmable processors to meet the overall needs. In this study, some photogrammetric applictions and especially orthorectification process were coded by using GPGPU method and CUDA (Compute Unified Device Architecture) programming language. So we can orthorectify images with cheaper hardware in a short time. The results obtained are evaluated; the method is really suitable for image processing and photogrammetry especially if we do the same calculations to per image pixels. Also it is suitable for intensive calculation procedures. Especially with orthorectification procedure with GPU is 7 times faster than CPU implementation and speedup is 7 times.