This Research aims to compare the execution time of processing raw data (K-Space raw data) into i... more This Research aims to compare the execution time of processing raw data (K-Space raw data) into images on CPUs that are processed in serial and processing on GPU processed in parallel. There is one method on the serial implementation of the CPU and there are four implementations of GPU Parallel. The four parallel implementations on GPU are Parallel CUDA I, Parallel OPENCL I, Parallel CUDA II, and Parallel OPENCL II. In addition to the variable execution time, there are also variables of the output image matrix size, the variable number of slices, and the variable number of threads. The results of the serial implementation of CPU and GPU Parallel indicate the larger the size of the output image matrix and the greater the number of slices, the increased acceleration (the result of comparison of serial CPU implementation and GPU Parallel implementation) is greater. If the Serial CPU implementation is compared to the GPU Parallel implementation, GPU Parallel implementation is 4.17 times faster than the Serial CPU implementation, when the output image matrix size is 2048x2048 and the number of processed slices is equal to 4 slices. This shows that parallel implementations are perfect for large data processing.
Umumnya, Transformasi Fourier Diskrit digunakan untuk mengolah citra dengan mengubah sinyal yang ... more Umumnya, Transformasi Fourier Diskrit digunakan untuk mengolah citra dengan mengubah sinyal yang berdomain waktu / spasial ke bentuk sinyal berdomain frekuensi, atau sebaliknya, mengubah sinyal berdomain frekuensi ke sinyal berdomain waktu / spasial. Salah satu contoh implememntasinya ialah memfilter data/sinyal untuk memisahkan sinyal yang yang telah diubah ke dalam domain frekuensi sehingga diperoleh sinyal diinginkan berdasarkan nilai frekuensi yang diinginkan. Persamaan ini terdiri dari Transformasi Fourier Diskrit Maju (Forward Discrete Fourier Transform) dan Transformasi Fourier Diskrit Balik (Inverse Dscrete Fourier Transform). Persamaan ini jika dibandingkan pengeksekusian pada CPU, pengeksekusian persamaan DFT (Discrete Fourier Transform) pada GPU (Graphical Processing Unit) menunjukkan pemercepatan yang cukup signifikan. Dengan ukuran sinyal maksimal hingga 65536 sinyal, diperoleh pemercepatan hingga 1,5 kali dibanding dengan persamaan DFT yang dieksekusi pada CPU.
This Research aims to compare the execution time of processing raw data (K-Space raw data) into i... more This Research aims to compare the execution time of processing raw data (K-Space raw data) into images on CPUs that are processed in serial and processing on GPU processed in parallel. There is one method on the serial implementation of the CPU and there are four implementations of GPU Parallel. The four parallel implementations on GPU are Parallel CUDA I, Parallel OPENCL I, Parallel CUDA II, and Parallel OPENCL II. In addition to the variable execution time, there are also variables of the output image matrix size, the variable number of slices, and the variable number of threads. The results of the serial implementation of CPU and GPU Parallel indicate the larger the size of the output image matrix and the greater the number of slices, the increased acceleration (the result of comparison of serial CPU implementation and GPU Parallel implementation) is greater. If the Serial CPU implementation is compared to the GPU Parallel implementation, GPU Parallel implementation is 4.17 times faster than the Serial CPU implementation, when the output image matrix size is 2048x2048 and the number of processed slices is equal to 4 slices. This shows that parallel implementations are perfect for large data processing.
Umumnya, Transformasi Fourier Diskrit digunakan untuk mengolah citra dengan mengubah sinyal yang ... more Umumnya, Transformasi Fourier Diskrit digunakan untuk mengolah citra dengan mengubah sinyal yang berdomain waktu / spasial ke bentuk sinyal berdomain frekuensi, atau sebaliknya, mengubah sinyal berdomain frekuensi ke sinyal berdomain waktu / spasial. Salah satu contoh implememntasinya ialah memfilter data/sinyal untuk memisahkan sinyal yang yang telah diubah ke dalam domain frekuensi sehingga diperoleh sinyal diinginkan berdasarkan nilai frekuensi yang diinginkan. Persamaan ini terdiri dari Transformasi Fourier Diskrit Maju (Forward Discrete Fourier Transform) dan Transformasi Fourier Diskrit Balik (Inverse Dscrete Fourier Transform). Persamaan ini jika dibandingkan pengeksekusian pada CPU, pengeksekusian persamaan DFT (Discrete Fourier Transform) pada GPU (Graphical Processing Unit) menunjukkan pemercepatan yang cukup signifikan. Dengan ukuran sinyal maksimal hingga 65536 sinyal, diperoleh pemercepatan hingga 1,5 kali dibanding dengan persamaan DFT yang dieksekusi pada CPU.
Uploads
Papers by Muhammad Rizky Hatsa