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Desempeño computacional del algoritmo de decodificación Hoffman en un gpu

dc.contributor.advisorFajardo Ariza, Carlos Augusto
dc.contributor.advisorBoada Quijano, Carlos Arturo
dc.contributor.authorRincón Vergara, Gabriel
dc.contributor.authorHernández Duran, Christian Donaldo
dc.date.accessioned2024-03-03T22:06:41Z
dc.date.available2015
dc.date.available2024-03-03T22:06:41Z
dc.date.created2015
dc.date.issued2015
dc.description.abstractEsta investigación está motivada por la creciente necesidad de procesar grandes volúmenes de información y por las oportunidades que actualmente están ofreciendo las GPUs (Graphics Processing Unit) para realizar dicho procesamiento. Esta arquitectura computacional de altas prestaciones, ofrece la posibilidad de aplicar técnicas de coprocesamiento entre CPU y GPU para distribuir la carga computacional entre la capacidad de cómputo predominantemente secuencial de la CPU y la capacidad paralela de la GPU. El algoritmo de codificación-decodificación Huffman es uno de los algoritmos más utilizados para reducir la redundancia de información presente en grandes volúmenes de datos [1], con esto, se busca reducir los tiempos de transmisión y procesamiento de la información, sin embargo, es un algoritmo estrictamente secuencial debido a la longitud variable de los símbolos de codificación que genera. El algoritmo de Huffman concatena los símbolos prefijos de codificación sin identificador y para poder implementar la decodificación mediante técnicas de co-procesamiento CPU-GPU se requiere diseñar e implementar una estrategia que permita paralelar el algoritmo de decodificación. La investigación permitió implementar el algoritmo de codificación-decodificación Huffman en una CPU y el algoritmo de decodificación Huffman en una GPU. Como fruto del trabajo investigativo, se presentan técnicas de programación que permiten procesar bits en lenguaje C para el proceso de codificación y técnicas que permiten paralelar el algoritmo de decodificación. De este modo, se puede utilizar el diccionario de símbolos prefijos de longitud variable y además, disminuir el tiempo de procesamiento del algoritmo de decodificación. La implementación que llevamos a cabo, muestra una reducción en el tiempo de procesamiento del algoritmo de decodificación en la GPU. Los resultados experimentales del trabajo realizado muestran que la estrategia paralela propuesta es hasta 16.72x más rápida que el algoritmo de decodificación ejecutado en una CPU.
dc.description.abstractenglishThis research is motivated by the increasing importance of processing large volumes of information in both science and engineering and, the opportunity that GPU technology offers. This high performance computing architecture offers the possibility to carry out co-design techniques (CPUGPU), in order to distribute the computational load between the CPU and the GPU. Handling large volumes of information requires the use of compression algorithms to reduce both the transmission and the processing time. The Huffman algorithm is one of the algorithms more used [1] to reduce the redundancy in the information, however, it is strictly sequential due to it concatenates the symbols prefix-free coding identifier. The implementation of this algorithm, using techniques of co-design at the GPU, requires to design (and implement) a strategy to create a parallel version of the decoding process. This research seeks to implement the decoding process into a GPU, in order to take advantage of this parallel architecture. As a result of our work, programming techniques were used to process the seismic data at low level (using bits). Both the coding and the decoding process were implemented using C and CUDA-C respectively. The experimental results show the proposed parallel version improves to 16.72x the decoding process (in terms of time) when it is compared to the decoding process runs on a CPU.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Electrónico
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/32541
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería Electrónica
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectHuffman
dc.subjectGpu
dc.subjectCoprocesamiento.
dc.subject.keywordHuffman
dc.subject.keywordGpu
dc.subject.keywordSeismic Data
dc.subject.keywordDecompression.
dc.titleDesempeño computacional del algoritmo de decodificación Hoffman en un gpu
dc.title.englishComputational performance huffman decoding algorithm on an gpu.
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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