ISSN:
2181-3906
2023
International scientific journal
«MODERN SCIENCE АND RESEARCH»
VOLUME 2 / ISSUE 7 / UIF:8.2 / MODERNSCIENCE.UZ
369
GRAFIK PROTSESSORLARDA TASVIRLARNI RAQAMLI ISHLOV BERISHNING
PARALLEL ALGORITMLARI
Nabiyeva D.T
SHamsiyeva H.G
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Samarqand filiali
shamsiyeva117@gmail.com
https://doi.org/10.5281/zenodo.8187487
Annotatsiya.
Ushbu maqolada grafik protsessorlarda tasvirlarga raqamli ishlov berishning
parallel algoritmlari va GPUlarning parallel ishlov berish imkoniyatlaridan foydalanadigan
samarali va optimallashtirilgan yechimlarni ishlab chiqish kabi jarayonlar tahlil qilindi.
Kalit so‘zlar:
Real vaqtda tasvirni qayta ishlash, Masshtablilik va samaradorlik, haqiqiy
vaqtda ilovalar, yuqori unumli hisoblash, katta ma’lumotarni tahlil qilish, iqtisodiy samaradorlik.
ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ АЛГОРИТМЫ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА
ГРАФИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОРАХ
Аннотатция.
В этой статье были проанализированы такие процессы, как
параллельные алгоритмы цифровой обработки изображений в графических процессорах и
разработка эффективных и оптимизированных решений, использующих возможности
параллельной обработки графических процессоров.
Ключевне слова:
Обработка изображений в реальном времени, масштабируемость
и эффективность, приложения в реальном времени, высокопроизводительные вычисления,
анализ Больших Данных, экономическая эффективность.
PARALLEL ALGORITHMS OF DIGITAL PROCESSING OF IMAGES ON GRAPHIC
PROCESSORS
Abstract.
This article analyzed processes such as parallel algorithms for digital processing
of images in graphics processors and the development of efficient and optimized solutions that
exploit the parallel processing capabilities of GPUs.
Keyword:
Real-time image processing, scalability and efficiency, real-time applications,
high-performance computing, large data analysis, cost-effectiveness.
Grafik protsessorlarda (GPU) tasvirlarni raqamli qayta ishlash uchun parallel algoritmlar
va dasturiy ta'minotni yaratishning dolzarbligi kompyuter ko‘rish, virtual haqiqat, to‘ldirilgan
reallik va o‘yin kabi turli sohalarda real vaqt rejimida tasvirni qayta ishlashga bo‘lgan talabning
ortishi bilan bog‘liq. GPU-lar juda parallel hisoblash qurilmalari bo‘lib, ular bir vaqtning o‘zida
katta hisob-kitoblarni amalga oshirishda ustunlik qiladi va ularni tasvirni qayta ishlash vazifalari
uchun juda mos keladi. Grafik protsessorlarda raqamli tasvirni qayta ishlash uchun parallel
algoritmlar va dasturiy ta’minotni ishlab chiqish real vaqt rejimida, yuqori unumdorlik va energiya
tejamkor tasvirni qayta ishlash imkoniyatlarini talab qiluvchi zamonaviy ilovalar talablarini
qondirish uchun juda muhimdir. Bu bizga yangi imkoniyatlarni ochish va tasvirni qayta ishlash
texnologiyalari chegaralarini kengaytirish uchun GPU-larning ulkan hisoblash kuchidan
foydalanishga imkon beradi.
Ishlashni optimallashtirish: Bu GPU tomonidan taqdim etilgan massiv parallelizmdan
samarali foydalanadigan parallel algoritmlarni ishlab chiqish va amalga oshirishga qaratilgan
ISSN:
2181-3906
2023
International scientific journal
«MODERN SCIENCE АND RESEARCH»
VOLUME 2 / ISSUE 7 / UIF:8.2 / MODERNSCIENCE.UZ
370
bo‘lib, bu tasvirni qayta ishlash algoritmlarida hisoblash intensiv vazifalarini aniqlash va ularni
parallelizatsiya qilinadigan komponentlarga ajratishni o‘z ichiga oladi. Maqsad ish yukini bir
nechta GPU yadrolari bo‘ylab taqsimlash, ma’lumotarga bog‘liqlikni minimallashtirish va
hisoblash o‘tkazuvchanligini oshirishdir. Bu esa tasvirni yuqori unumli qayta ishlashga erishish
uchun xotiraga kirishni optimallashtirish, ipni sinxronlashtirish va ish yukini muvozanatlashga
yordam beradi.
Real vaqtda tasvirni qayta ishlash: Bu GPU-larda real vaqt rejimida tasvirni qayta ishlash
imkonini beradi. Bu o‘z vaqtida va sezgir natijalarni ta'minlaydigan yuqori kadr tezligida
tasvirlarni qayta ishlay oladigan parallel algoritmlar va dasturiy ta'minotni loyihalashni o‘z ichiga
oladi va real vaqtda ishlashga erishish uchun ishlov berish kechikishini minimallashtirish,
algoritmik murakkablikni kamaytirish va parallellikdan foydalanish usullarini o‘rganadi. Maqsad
interaktiv tizimlar, robototexnika yoki real vaqtda vizual effektlar kabi tasvirni qayta ishlash
bo‘yicha tezkor fikr-mulohazalarni talab qiluvchi ilovalarni yoqishdir.
Masshtablilik va samaradorlik: Bu GPU-larda tasvirni qayta ishlash uchun
kengaytiriladigan va samarali yechimlarni ishlab chiqishga qaratilgan. Bu bir vaqtning o‘zida katta
ma’lumotar to‘plamlari va bir nechta tasvir kiritish bilan bog‘liq muammolarni hal qilishni o‘z
ichiga oladi. GPU yadrolari bo‘ylab ishlov berish ish yukini samarali taqsimlash, GPU xotirasidan
samarali foydalanish va CPU va GPU o‘rtasida ma’lumotar uzatishni optimallashtirish
strategiyalarini o‘rganadi. Maqsad, algoritmlar va dasturiy ta'minot o‘sib borayotgan ma’lumotar
hajmi va bir nechta tasvir oqimlarini samarali boshqarish uchun masshtablasha olishini
ta'minlashdir.
Grafik protsessorlarda (GPU) tasvirlarni raqamli qayta ishlash uchun parallel algoritmlar
va dasturiy ta'minotni yaratishning amaliy ahamiyatini bir nechta asosiy yo‘nalishlarda ko‘rish
mumkin:
Haqiqiy vaqtda ilovalar: Bu Parallel algoritmlar va GPU tezlashuvi real vaqtda tasvirni
qayta ishlash imkonini beradi, bu esa turli ilovalarda hal qiluvchi ahamiyatga ega. Masalan,
avtonom transport vositalarida real vaqt rejimida tasvirni qayta ishlash ob'ektni aniqlash, bo‘lakni
aniqlash va piyodalarni kuzatish kabi vazifalar uchun zarurdir. Xuddi shunday, videokonferentsial
aloqa ilovalarida real vaqtda tasvirni qayta ishlash fonni olib tashlash yoki yuzni tanib olish uchun
ishlatilishi mumkin. GPU-larning parallel ishlov berish quvvatidan foydalangan holda, ushbu
ilovalar tezkor tasvirni qayta ishlashning murakkab vazifalarini bajarishi mumkin, bu esa sezgirlik
va foydalanuvchi tajribasini oshiradi.
Yuqori unumli hisoblash: Bu GPUlar bir vaqtning o‘zida katta hisob-kitoblarni amalga
oshirishga qodir bo‘lgan parallel hisoblash qurilmalari. Bu ularni katta ma’lumotar to‘plamlarini
qayta ishlashni yoki hisoblash intensiv operatsiyalarini bajarishni talab qiladigan yuqori samarali
tasvirni qayta ishlash ilovalari uchun juda mos keladi. Masalan, ilmiy tadqiqotlarda GPUlar tibbiy
tasvirda tasvir tahlili yoki hisoblash suyuqlik dinamikasidagi simulyatsiya kabi vazifalarni
tezlashtirishi mumkin. Parallel algoritmlar va GPU tezlashuvidan foydalangan holda, ushbu
ilovalar sezilarli tezlikka erisha oladi va an'anaviy protsessorga asoslangan yondashuvlarga
qaraganda tasvirlarni tezroq qayta ishlaydi.
Katta ma’lumotarni tahlil qilish: Bu Turli sohalarda ma’lumotarning portlashi bilan,
jumladan, tasvirga asoslangan ma’lumotar, parallel algoritmlar va GPU bilan ishlov berish katta
ma’lumotar to‘plamlarini tahlil qilish uchun samarali yechim beradi. Tasvirni qayta ishlashda
ISSN:
2181-3906
2023
International scientific journal
«MODERN SCIENCE АND RESEARCH»
VOLUME 2 / ISSUE 7 / UIF:8.2 / MODERNSCIENCE.UZ
371
tasvirni aniqlash, xususiyatlarni ajratib olish va naqsh tahlili kabi vazifalar ko‘pincha katta
hajmdagi ma’lumotarni qayta ishlashni o‘z ichiga oladi. GPU-larda parallelizmdan foydalangan
holda, bu vazifalar bir nechta yadrolar bo‘ylab taqsimlanishi mumkin, bu esa katta tasvir
ma’lumotlar to‘plamini samarali tahlil qilish imkonini beradi. Bu, ayniqsa, chuqur o‘rganish
modellari ko‘pincha katta hajmdagi tasvir ma’lumotar to‘plamida ishlaydigan kompyuter ko‘rish
kabi sohalarda juda muhimdir.
Yaxshilangan samaradorlik va masshtablilik: Bu Parallel algoritmlar va GPU-ni qayta
ishlash tasvirni qayta ishlash ilovalarining samaradorligi va miqyosini sezilarli darajada oshirishi
mumkin. GPUlarning parallel tabiati tasvirni qayta ishlash vazifalarini bir vaqtda bajarishga imkon
beradi, umumiy ishlov berish vaqtini qisqartiradi. Bundan tashqari, GPUlar bir vaqtning o‘zida bir
nechta tasvir yoki video oqimlarini boshqarishi mumkin, bu esa bir nechta kirishlarni parallel
ravishda samarali qayta ishlash imkonini beradi. Bu miqyoslilik, ayniqsa, bir nechta video oqimlari
bir vaqtning o‘zida qayta ishlanishi kerak bo‘lgan video kuzatuv yoki oqim platformalari kabi real
vaqt rejimida videoni qayta ishlash bilan shug‘ullanadigan ilovalarda juda muhimdir.
Iqtisodiy samaradorlik: Bu GPUlar tasvirni qayta ishlash vazifalari uchun tejamkor yechim
taklif qiladi. Ular keng tarqalgan, hamyonbop va an'anaviy protsessorga asoslangan tizimlarga
nisbatan katta ishlov berish quvvatini ta'minlaydi. GPUlar uchun parallel algoritmlar va dasturiy
ta'minotni ishlab chiqish orqali ishlab chiquvchilar GPU quvvatidan muhim apparat
investitsiyalarisiz foydalanishlari mumkin. Ushbu qulaylik va iqtisodiy samaradorlik GPU-larni
tasvirni qayta ishlash imkoniyatlarini talab qiluvchi keng ko‘lamli ilovalar uchun amaliy tanlovga
aylantiradi.
REFERENCES
1.
Denny Atkin. "Computer Shopper: The Right GPU for You". Arxivga 2007-yil 6-mayda
olingan. 2007-yil 15-mayda nashr qilingan.
2.
Hague, James (September 10, 2013). "Why Do Dedicated Game Consoles Exist?".
Programming in the 21st Century. Arxivga 2015-yil 4-mayda olingan. 2015-yil 11-
noyabrda nashr qilingan.
3.
Matrox Graphics - Products - Graphics Cards". Matrox.com. Arxivga 2014-yil 5-fevralda
olingan. 2014-yil 21-yanvarda nashr qilingan.
4.
Hruska, Joel (February 10, 2021). "How Do Graphics Cards Work?". Extreme Tech. 2021-
yil 17-iyulda nashr qilingan.
5.
"Video Processing on GPUs" - Oliver Grau, Stefan L. Müller. 2012-yil 19-martda nashr
qilingan.
6.
Digital image processing based on GPU. Tan J, Zhou W, Wu Q (2006). 2006-yilda nashr
eqilingan.
7.
"CUDA Handbook: A Comprehensive Guide to GPU Programming" - Nicholas Wilt
(2013). 2013-yil 18-avgustda nashr qilingan.
8.
"Computer Vision: Algorithms and Applications" - Richard Szeliski (2010). 2010-yilda
nashr qilingan.
9.
Ganiyeva, M. (2021). Effective Methods of TRIZ.
