Başta görüntü işleme/iyileştirme ve robotik olmak
üzere, ekonometri, inşaat mühendisliği, kuantum fiziği gibi birçok alanda
hesaplama işlemlerinde yaygın olarak kullanılan matris işlemleri üzerine cache
bellek kullanım optimizasyonu yapılarak hesaplama sürelerinin değişimi
incelenmiştir. Çalışmada, bilinen matris çarpma işlemi yerine kullanılan farklı
algoritmalarla zamanda ve mekanda yerellik prensiplerinden yararlanılarak
hesaplama performansı 14 kat daha hızlı hale getirilmiştir. Bilgisayar
performansında çok önemli yeri olan ön belleğin etkisinin önemi saptanmaya
çalışılmıştır. Ön bellek kullanım optimizasyon yöntemleri ile önemli ölçüde
işlem süreleri kısaltılmış ayrıca ön bellek ve diğer işlem birimlerinin daha
fazla kullanılmasının önüne geçilerek sistemin ömrünün uzatılması
hedeflenmiştir. Cache optimizasyonunun ardından paralel programlama teknikleri
kullanılarak yoğun matris işlemlerinin hesaplama sürelerinin kısaltılması
amaçlanmıştır. Böylece hem ön bellek daha etkin kullanıldı hem de uygun veri
paralelliği kullanılarak mümkün olabilecek en verimli hesaplama işlemlerinin
gerçekleştirilmesi sağlanmaya çalışıldı. Cache optimizasyonu ardından yapılan 5
bilgisayarlı paralel programlama tekniği sayesinde hesaplama işlemi genel
olarak kullanılan tekniğe göre yaklaşık 59 kat daha hızlı hale getirildi.
Paralel programlama ile yapılan hesaplama işlemlerinde farklı sayıda
bilgisayarlara göre Speedup değerleri hesaplandı. Ayrıca matris işlemleri için
bilgisayarla yapılan hızlı hesaplama yöntemlerinin yanında hesaplama
işlemlerine negatif etki gösteren algoritmalar üzerinde de durulmuştur.
Optimization of cache on the matrix operations according to calculation times, which are commonly used in many field such as image processing, robotics, econometrics, civil engineering and quantum physics were investigated. The calculation performance is made 14 times faster than using the different algorithms instead of the known matrix multiplication, by using the temporal and spatial locality principles in the study. Effect of the cache which is very important for computer performance, has been tried to detect. Processing times have significantly shortened thanks to cache utilization optimization methods, also it has been aimed that extending the lifetime of the system by preventing use the cache and other processing units more. After cache optimization, it has been aimed to shorten the computation times of intensive matrix operations using parallel programming techniques. Thus, both the cache was used more efficiently and the most effective computations were tried to be performed using the appropriate data parallelism. Thanks to parallel programming techniques applied with 5 computers after cache optimization, the calculation process is made 59 times faster than the commonly used technique. Speedup values are calculated according to the different number of computers in the calculations made by parallel programming. In addition to computer-based fast computation methods for matrix operations, also we have focused on algorithms that have a negative effect on computation.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Research Article |
Authors | |
Publication Date | December 24, 2018 |
Published in Issue | Year 2018 Volume: 6 Issue: 2 |