Optimisation multi-niveau d'une application de traitement d'images sur machines parallèles PDF Download
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Author: Tarik Saidani
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Languages : fr
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Book Description
Cette thèse vise à définir une méthodologie de mise en œuvre d'applications performantes sur les processeurs embarqués du futur. Ces architectures nécessitent notamment d'exploiter au mieux les différents niveaux de parallélisme (grain fin, gros grain) et de gérer les communications et les accès à la mémoire. Pour étudier cette méthodologie, nous avons utilisé un processeur cible représentatif de ces architectures émergentes, le processeur CELL. Le détecteurde points d'intérêt de Harris est un exemple de traitement régulier nécessitant des unités de calcul intensif. En étudiant plusieurs schémas de mise en oeuvre sur le processeur CELL, nous avons ainsi pu mettre en évidence des méthodes d'optimisation des calculs en adaptant les programmes aux unités spécifiques de traitement SIMD du processeur CELL. L'utilisation efficace de la mémoire nécessite par ailleurs, à la fois une bonne exploitation des transferts et un arrangement optimal des données en mémoire. Nous avons développé un outil d'abstraction permettant de simplifier et d'automatiser les transferts et la synchronisation, CELL MPI. Cette expertise nous a permis de développer une méthodologie permettant de simplifier la mise en oeuvre parallèle optimisée de ces algorithmes. Nous avons ainsi conçu un outil de programmation parallèle à base de squelettes algorithmiques : SKELL BE. Ce modèle de programmation propose une solution originale de génération d'applications à base de métaprogrammation. Il permet, de manière automatisée, d'obtenir de très bonnes performances et de permettre une utilisation efficace de l'architecture, comme le montre la comparaison pour un ensemble de programmes test avec plusieurs autres outils dédiés à ce processeur.
Author: Tarik Saidani
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Cette thèse vise à définir une méthodologie de mise en œuvre d'applications performantes sur les processeurs embarqués du futur. Ces architectures nécessitent notamment d'exploiter au mieux les différents niveaux de parallélisme (grain fin, gros grain) et de gérer les communications et les accès à la mémoire. Pour étudier cette méthodologie, nous avons utilisé un processeur cible représentatif de ces architectures émergentes, le processeur CELL. Le détecteurde points d'intérêt de Harris est un exemple de traitement régulier nécessitant des unités de calcul intensif. En étudiant plusieurs schémas de mise en oeuvre sur le processeur CELL, nous avons ainsi pu mettre en évidence des méthodes d'optimisation des calculs en adaptant les programmes aux unités spécifiques de traitement SIMD du processeur CELL. L'utilisation efficace de la mémoire nécessite par ailleurs, à la fois une bonne exploitation des transferts et un arrangement optimal des données en mémoire. Nous avons développé un outil d'abstraction permettant de simplifier et d'automatiser les transferts et la synchronisation, CELL MPI. Cette expertise nous a permis de développer une méthodologie permettant de simplifier la mise en oeuvre parallèle optimisée de ces algorithmes. Nous avons ainsi conçu un outil de programmation parallèle à base de squelettes algorithmiques : SKELL BE. Ce modèle de programmation propose une solution originale de génération d'applications à base de métaprogrammation. Il permet, de manière automatisée, d'obtenir de très bonnes performances et de permettre une utilisation efficace de l'architecture, comme le montre la comparaison pour un ensemble de programmes test avec plusieurs autres outils dédiés à ce processeur.
Author: SYLVAIN.. CARTIER
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Languages : fr
Pages : 171
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Book Description
L'IMAGE EST UNE SOURCE D'INFORMATION TRES RICHE QUI DEMANDE, POUR SON TRAITEMENT, DE PUISSANTS MOYENS INFORMATIQUES TANT SUR LE PLAN MATERIEL QUE LOGICIEL. LES ARCHITECTURES PARALLELES SONT DES OUTILS CAPABLES D'APPORTER LA PUISSANCE DE CALCUL ET LA CAPACITE MEMOIRE NECESSAIRE A CES TRAITEMENTS. CEPENDANT, LA DIVERSITE DES ARCHITECTURES PARALLELES IMPLIQUE UNE IMPLANTATION ET UNE OPTIMISATION SPECIFIQUE A CHACUNE D'ELLES AFIN D'EXPLOITER LEURS CARACTERISTIQUES ET LEURS PERFORMANCES. NOUS ILLUSTRONS CES PROBLEMES SUR L'EXEMPLE DE L'IMPLANTATION D'UN ALGORITHME DE SEGMENTATION D'IMAGES PAR CROISSANCE DE REGIONS SUR DIFFERENTES MACHINES PARALLELES. POUR PERMETTRE AUX APPLICATIONS DE SUIVRE L'EVOLUTION DES ARCHITECTURES, NOUS PROPOSONS UNE METHODOLOGIE D'IMPLANTATION DES ALGORITHMES DE TRAITEMENT D'IMAGES QUI DOIT PERMETTRE L'ADAPTATION AUTOMATIQUE DE L'IMPLANTATION SUR UNE ARCHITECTURE DONNEE: A HAUT NIVEAU, LES ALGORITHMES SONT EXPRIMES SOUS LA FORME D'UN GRAPHE FLOT DE DONNEES DONT LES NUDS SONT DES FONCTIONS DU TRAITEMENT D'IMAGES ; LE GRAPHE FLOT DE DONNEES EST ETENDU EN UN GRAPHE OU DANS LEQUEL IL DEVIENT POSSIBLE D'EXPRIMER DIFFERENTES IMPLANTATIONS D'UN MEME ALGORITHME ; LES NUDS DU GRAPHE OU, APPELES OPERATEURS, SONT LES FONCTIONS ELEMENTAIRES (NON DECOMPOSABLES) DU TRAITEMENT D'IMAGES. CES FONCTIONS SONT IMPLANTEES SUR DES ARCHITECTURES VIRTUELLES. LES ARCHITECTURES VIRTUELLES SONT DEFINIES A LA FOIS PAR RAPPORT AUX ARCHITECTURES REELLES EXISTANTES ET POUR PRENDRE EN COMPTE LES BESOINS ALGORITHMIQUES DES APPLICATIONS ; LES ARCHITECTURES VIRTUELLES SONT MISES EN CORRESPONDANCE AVEC LA MACHINE CIBLE AU MOYEN D'UN COMPILATEUR. POUR OPTIMISER L'IMPLANTATION DES APPLICATIONS, NOUS DEFINISSONS UNE FONCTION DE COUT POUR CHAQUE OPERATEUR DE TRAITEMENT D'IMAGES. CETTE FONCTION DE COUT EST CONSTRUITE SUR LES ELEMENTS DE CARACTERISATION DES ARCHITECTURES PAR LA MODELISATION DES OPERATIONS QUI PEUVENT ETRE EXECUTEES. LA FONCTION DE COUT RETOURNE UNE EVALUATION DU TEMPS D'EXECUTION D'UN OPERATEUR SUR UNE ARCHITECTURE DONNEE. ELLE PERMETTRA DE RETENIR UN CHEMIN DANS LE GRAPHE OU QUI CORRESPOND A L'IMPLANTATION LA MIEUX ADAPTEE A LA MACHINE CIBLE. POUR CONCLURE, NOUS APPLIQUONS CETTE METHODOLOGIE SUR L'ALGORITHME DE SEGMENTATION PAR CROISSANCE DE REGIONS
Author: Serge Wendling
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Languages : fr
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L'OBJET PRINCIPAL DE CE TRAVAIL EST D'ETUDIER LES APPORTS DES DIFFERENTS TYPES D'ORDINATEURS ET LES PROBLEMES QUE POSE LEUR MISE EN UVRE. PARTANT DE L'ARCHITECTURE DE TYPE VON NEUMANN, NOUS RAPPELONS CERTAINS DES NOMBREUX ARTIFICES INTRODUITS POUR EN AMELIORER LES PERFORMANCES. PUIS, NOUS EXAMINONS LES DEUX APPROCHES POSSIBLES DU TRAITEMENT PARALLELE: PARTITIONNEMENT DES DONNEES ET PARALLELISATION DES ALGORITHMES. NOUS DISCUTONS LES PRINCIPALES TENTATIVES DE CLASSIFICATION DES ARCHITECTURES AVANT DE RECONSIDERER LE PROBLEME GENERAL D'UNE CLASSIFICATION. NOUS DECRIVONS ENSUITE LA STRUCTURE DES PRINCIPALES MACHINES NON CONVENTIONNELLES. DANS UNE SECONDE PARTIE, NOUS ABORDONS LE PROBLEME DU CHOIX DE LA MEILLEURE ARCHITECTURE DANS LE CAS PARTICULIER DU TRAITEMENT D'IMAGES POUR LEQUEL NOUS DEFINISSONS QUATRE CLASSES D'ALGORITHMES. NOUS DEGAGEONS LA NOTION DE MACHINE HYBRIDE DONT LA MISE EN UVRE POSE UN PROBLEME D'OPTIMISATION GLOBALE. NOUS INTRODUISONS ALORS UNE METHODE QUI, PAR L'UTILISATION D'UN GRAPHE LINEAIRE EN N ET EN P, PERMET DE REPONDRE A LA QUESTION COMMENT EXECUTER AUX MIEUX N ALGORITHMES SUR UNE MACHINE HETEROGENE DE P PROCESSEURS?. POUR CE FAIRE, NOUS CONSIDERONS SUCCESSIVEMENT LES TROIS CAS POSSIBLES D'EXECUTION D'UNE SUITE DE TACHES (SERIE ORDONNEE, SERIE NON ORDONNEE, PARALLELE) AVANT DE GENERALISER L'OUTIL PROPOSE. UNE TROISIEME ET DERNIERE PARTIE DECRIT L'ARCHITECTURE D'UNE MACHINE HYBRIDE DEVELOPPEE DANS NOTRE LABORATOIRE ET PERMETTANT UN TRAITEMENT D'IMAGES EN TEMPS REEL GRACE A L'ASSOCIATION DE DIFFERENTS PROCESSEURS ET LE DEVELOPPEMENT D'INTERFACES DE COMMUNICATIONS RAPIDES
Author: Bertrand Lavédrine
Publisher: Getty Publications
ISBN: 9780892367016
Category : Photograph collections
Languages : en
Pages : 304
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Book Description
A resource for the photographic conservator, conservation scientist, curator, as well as professional collector, this volume synthesizes both the masses of research that has been completed to date and the international standards that have been established on the subject.
Author: Neural Information Processing Systems Foundation
Publisher: MIT Press
ISBN: 0262026171
Category : Algorithms
Languages : en
Pages : 361
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State-of-the-art algorithms and theory in a novel domain of machine learning, prediction when the output has structure.
Author: Michael J. Crawley
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 9780470515068
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 953
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The high-level language of R is recognized as one of the mostpowerful and flexible statistical software environments, and israpidly becoming the standard setting for quantitative analysis,statistics and graphics. R provides free access to unrivalledcoverage and cutting-edge applications, enabling the user to applynumerous statistical methods ranging from simple regression to timeseries or multivariate analysis. Building on the success of the author’s bestsellingStatistics: An Introduction using R, The R Book ispacked with worked examples, providing an all inclusive guide to R,ideal for novice and more accomplished users alike. The bookassumes no background in statistics or computing and introduces theadvantages of the R environment, detailing its applications in awide range of disciplines. Provides the first comprehensive reference manual for the Rlanguage, including practical guidance and full coverage of thegraphics facilities. Introduces all the statistical models covered by R, beginningwith simple classical tests such as chi-square and t-test. Proceeds to examine more advance methods, from regression andanalysis of variance, through to generalized linear models,generalized mixed models, time series, spatial statistics,multivariate statistics and much more. The R Book is aimed at undergraduates, postgraduates andprofessionals in science, engineering and medicine. It is alsoideal for students and professionals in statistics, economics,geography and the social sciences.
Author: Michael J. Kearns
Publisher: MIT Press
ISBN: 9780262111935
Category : Computers
Languages : en
Pages : 230
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Emphasizing issues of computational efficiency, Michael Kearns and Umesh Vazirani introduce a number of central topics in computational learning theory for researchers and students in artificial intelligence, neural networks, theoretical computer science, and statistics. Emphasizing issues of computational efficiency, Michael Kearns and Umesh Vazirani introduce a number of central topics in computational learning theory for researchers and students in artificial intelligence, neural networks, theoretical computer science, and statistics. Computational learning theory is a new and rapidly expanding area of research that examines formal models of induction with the goals of discovering the common methods underlying efficient learning algorithms and identifying the computational impediments to learning. Each topic in the book has been chosen to elucidate a general principle, which is explored in a precise formal setting. Intuition has been emphasized in the presentation to make the material accessible to the nontheoretician while still providing precise arguments for the specialist. This balance is the result of new proofs of established theorems, and new presentations of the standard proofs. The topics covered include the motivation, definitions, and fundamental results, both positive and negative, for the widely studied L. G. Valiant model of Probably Approximately Correct Learning; Occam's Razor, which formalizes a relationship between learning and data compression; the Vapnik-Chervonenkis dimension; the equivalence of weak and strong learning; efficient learning in the presence of noise by the method of statistical queries; relationships between learning and cryptography, and the resulting computational limitations on efficient learning; reducibility between learning problems; and algorithms for learning finite automata from active experimentation.
Author: Vladimir Vapnik
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 1475732643
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 324
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Book Description
The aim of this book is to discuss the fundamental ideas which lie behind the statistical theory of learning and generalization. It considers learning as a general problem of function estimation based on empirical data. Omitting proofs and technical details, the author concentrates on discussing the main results of learning theory and their connections to fundamental problems in statistics. This second edition contains three new chapters devoted to further development of the learning theory and SVM techniques. Written in a readable and concise style, the book is intended for statisticians, mathematicians, physicists, and computer scientists.
Author: Canadian Intellectual Property Office. Patent Office
Publisher:
ISBN:
Category : Copyright
Languages : un
Pages : 1454
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Author: Vladimir I︠A︡kovlevich Katkovnik
Publisher: SPIE-International Society for Optical Engineering
ISBN:
Category : Computers
Languages : en
Pages : 584
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Book Description
This book deals with a wide class of novel and efficient adaptive signal processing techniques developed to restore signals from noisy and degraded observations. These signals include those acquired from still or video cameras, electron microscopes, radar, X-rays, or ultrasound devices, and are used for various purposes, including entertainment, medical, business, industrial, military, civil, security, and scientific. In many cases useful information and high quality must be extracted from the imaging. However, often raw signals are not directly suitable for this purpose and must be processed in some way. Such processing is called signal reconstruction. This book is devoted to a recent and original approach to signal reconstruction based on combining two independent ideas: local polynomial approximation and the intersection of confidence interval rule.
