Mehrdimensionale Signalverarbeitung und Bildauswertung mit Graphikkarten und anderen Mehrkernprozessoren

Die Vorlesung vermittelt die Grundlagen für die Implementierung von Bildverarbeitungsalgorithmen auf Graphikkarten und Mehrkernprozessoren. Hierfür wird der Aufbau der unterschiedlichen Hardwarearchitekturen erklärt. Als Programmierplattform wird OpenCL genutzt. Es werden Methoden für die Analyse von Bildverarbeitungsalgorithmen bezüglich ihrer Parallelisierbarkeit und die Optimierungsstrategien für die unterschiedlichen Hardwareplattformen vorgestellt. In die Vorlesung integrierte Übungen geben den Studenten die Möglichkeit, den Vorlesungsstoff direkt praktisch umzusetzen. Die Lehrveranstaltung stellt eine gute Ergänzung zur Vorlesung "Einführung in die Bildfolgenauswertung" des Lehrstuhls IES dar. Die Vorlesung wird durch Vorträge von Cem Bassoy und Konrad Moren vom Fraunhofer IOSB in Ettlingen unterstützt.

Material zur Vorlesung

Die Vorlesungsfolien werden semesterbegleitend zur Verfügung gestellt. Zum Herunterladen der PDF-Dateien benötigen Sie die Zugangsdaten, die in der Vorlesung genannt werden.
GrößeStand
Introduction14.24 MB   21.10.2019
Parallelism / Programming models5.58 MB   24.10.2019
OpenMP/OpenACC1.77 MB   04.11.2019
OpenCL-Introduction2.31 MB   15.11.2019
OpenCL-API / OpenCL-C2.37 MB   25.11.2019
OpenCL-Memory2.57 MB   28.11.2019
Optimization for CPUs I1.98 MB   11.12.2019
Optimization for CPUs II0.40 MB   18.12.2019
Optimization for GPUs I0.89 MB   09.01.2020
Optimization for GPUs II3.08 MB   22.01.2020
Optimization for GPUs III3.77 MB   06.02.2020
Materialien:
Example Code Lecture 30.67 MB   04.11.2019
Example Code Lecture 40.46 MB   15.11.2019
Example Code Lectures 5/60.47 MB   28.11.2019
Example Code Lecture 90.70 MB   18.12.2019
Example Code Lecture 107.81 MB   09.01.2020
Example Code Lecture 11-1215.71 MB   22.01.2020
Reading material Lecture 10-11-127.20 MB   22.01.2020
Readings Lectures 13/146.70 MB   06.02.2020