Untersuchung heterogener parallel laufender GPU Anwendungen

13.01.2010, Abschlussarbeiten, Bachelor- und Masterarbeiten

In der Automobilindustrie werden Bildverarbeitungsaufgaben meist mit spezialisierter Hardware ausgeführt, die nur einen geringen Grad an Flexibilität bieten. Im Gegensatz dazu wird für die graphische Ausgabe von Navigationsgeräten oftmals ein allgemeiner RISC-Prozessor eingesetzt (ARM-CPU). Dieser ist jedoch nur begrenzt für eine umfassende 3D-Visualisierung der Navigation einsetzbar. Erhöhte Ansprüche bei der Visualisierung von Navigationsdaten sowie eine steigende Anzahl an dynamisch konfigurierbaren Anwendungen erfordern eine im Fahrzeug universell einsetzbare Hardware. Gleichzeitig soll sie möglichst effizient mit den ihr zur Verfügung stehenden Ressourcen umgehen. Eine Hardwareplattform die ausreichend Flexibilität bietet, stellen moderne GPUs (Graphics Processing Unit) dar. Als Ziel der Studienabschlussarbeit soll ein bestehendes Entwicklungs-Framework so erweitert werden, dass Performance-Analysen paralleler OpenGL/GPGPU Anwendungen ermöglichen werden. Dabei sollen erste Messungen bezüglich Laufzeitverhalten und Ressourcennutzung generiert werden. Hierzu implementieren Sie zunächst GPU Testprogramme (u.A. im Bereich Navigation) für die parallele GPU Nutzung von OpenGL und OpenCL/CUDA. Außerdem gehören die Weiterentwicklung eines Frameworks zur Laufzeit und Ressourcenanalyse von parallelen GPU-Threads sowie Performancemessungen an GPUs bei zeitgleichen parallelen Zugriffen verschiedener (unabhängiger) Prozesse zur Ihren Aufgaben. Des Weiteren führen Sie eine Untersuchung des Leistungsabfalls von GPUs bei paralleler Nutzung einer graphischen 3D Visualisierung und von GPGPU Berechnungen durch.

Kontakt: holger.endt@tum.de

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