Multi-core and Many-core Processor Architectures

Vajda, András

doi:10.1007/978-1-4419-9739-5_2

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“…To understand the difference between performance of a single core and multicore processors, a brief detail is given for them below. Single CPU with single core refers to the processor that contains single core [9], it is simple, not used and not manufactured much. Figure 2 presents the main components of single core architecture.…”

Section: Single Core Processormentioning

confidence: 99%

“…The system bus Figure 2: single CPU single core architecture [9] A set of advantages and disadvantages for using single core are summarized below:…”

Section: Alu Register Filementioning

confidence: 99%

“…There are different versions of multicore processor start from dual core technology [11], the CPU contains dual core, that is having two actual execution units on a single integrated circuit [9]. This refers to initial version of improvement of multicore technology which has a lot of advantages and strongest point over old version of single core technology as it is easy for switching from single core processor to dual core processor with greater performance and low electrical costs comparing with single core technology.…”

Section: Multicore Challengesmentioning

confidence: 99%

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A Survey on Parallel Multicore Computing: Performance & Improvement

Surakhi¹,

Khanafseh²,

Sarhan³

2018

Adv. sci. technol. eng. syst. j.

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Section: Single Core Processormentioning

confidence: 99%

“…The system bus Figure 2: single CPU single core architecture [9] A set of advantages and disadvantages for using single core are summarized below:…”

Section: Alu Register Filementioning

confidence: 99%

Section: Multicore Challengesmentioning

confidence: 99%

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A Survey on Parallel Multicore Computing: Performance & Improvement

Surakhi¹,

Khanafseh²,

Sarhan³

2018

Adv. sci. technol. eng. syst. j.

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“…Con el fin de reducir el coste computacional, en esta tesis se ha utilizado hardware que soporta procesamiento paralelo, como lo son los cores CPU (que contienen procesadores multicore) y las tarjetas gráficas también conocidas como Graphics Processing Unit (GPUs) que tienen procesadores manycore (Vajda 2011), que permiten la parametrización y paralelización de los algoritmos.…”

Section: Motivaciónunclassified

Algoritmos de detección y filtrado de imágenes para arquitecturas multicore y manycore.

Sánchez¹,

Guadalupe²

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ResumenEn esta tesis se aborda la eliminación de ruido impulsivo, gaussiano y speckle en imágenes a color y en escala de grises. Como caso particular se puede mencionar la eliminación de ruido en imágenes médicas.Algunos métodos de filtrado son costosos computacionalmente y más aún, si las imágenes son de gran tamaño. Con el fin de reducir el coste computacional de dichos métodos, en esta tesis se utiliza hardware que soporta procesamiento paralelo, como lo son los cores CPU con procesadores multicore y GPUs con procesadores manycore.En las implementaciones paralelas en CUDA, se configuran algunas características con la finalidad de optimizar el procesamiento de la aplicación en las GPUs.Esta tesis estudia por un lado, el rendimiento computacional obtenido en el proceso de eliminación de ruido impulsivo y uniforme. Por otro lado, se evalúa la calidad después de realizar el proceso de filtrado. El rendimiento computacional se ha obtenido con la paralelización de los algoritmos en CPU y/o GPU. Para obtener buena calidad en la imagen filtrada, primero se detectan los píxeles corruptos y luego se filtranúnicamente los píxeles que se han detectado como corruptos. Por lo que respecta a la eliminación de ruido gaussiano y speckle, el análisis del filtro difusivo no lineal ha demostrado ser eficaz para este caso.Los algoritmos que se utilizan para eliminar el ruido impulsivo y uniforme en las imágenes, y sus implementaciones secuenciales y paralelas se han evaluado experimentalmente en tiempo de ejecución (speedup) y eficiencia en tres equipos de cómputo de altas prestaciones. Los resultados han mostrado que las implementaciones paralelas disminuyen considerablemente los tiempos de ejecución secuenciales.Finalmente, en esta tesis se propone un método para reducir eficientemente el ruido en las imágenes sin tener información inicial del tipo de ruido contenido en ellas. AbstractThis thesis focuses on the removal of impulse noise, Gaussian and speckle in color images and grayscale. As a particular case we can mention the elimination of noise in medical images.Some filtering methods are computationally expensive and even more so, if the images are large. In order to reduce the computational cost of such methods, in this thesis we use hardware that supports parallel processing such as CPU cores with multicore processors and GPUs with manycore processor, In CUDA parallel implementations, some features are set in order to optimize the application processing on GPUs.This thesis studies on one side the computational efficiency obtained by the process of elimination of impulsive and uniform noise. On the other side the quality is evaluated after performing the filtering process. The computational performance is obtained with the parallelization of the algorithms in CPU and/or GPU. In order to obtain good quality in the filtering image, first the corrupted pixels are detected and then only the corrupted pixels that have been detected as corrupted are filtered. From which concerns to the removing of the Gaussiano and Speckle noise...

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“…Uma das soluções para a obtenção do ganho de processamento é utilizar esses transistores extras na criação de múltiplos nú-cleos de processamento. Esta ideia foi iniciada pela International Business Machines (IBM) em 2001 no processador POWER4 (VAJDA, 2011), iniciando a era multi-core dos computadores.…”

Section: Introductionunclassified

Metodologia para execução de aplicações paralelas baseadas no modelo BSP com tarefas heterogêneas.

Luz¹

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Multi-core and Many-core Processor Architectures

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A Survey on Parallel Multicore Computing: Performance & Improvement

A Survey on Parallel Multicore Computing: Performance & Improvement

Algoritmos de detección y filtrado de imágenes para arquitecturas multicore y manycore.

Metodologia para execução de aplicações paralelas baseadas no modelo BSP com tarefas heterogêneas.

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