OpenCL - The open standard for parallel programming of heterogeneous systems

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "OpenCL - The open standard for parallel programming of heterogeneous systems"

Átírás

1 OpenCL - The open standard for parallel programming of heterogeneous systems

2 GPU-k általános számításokhoz GPU Graphics Processing Unit Képalkotás: sok, általában egyszerű és független művelet < 2006: programmable shaders renderelés (Pixar RenderMan Toy Story) 2006: CUDA -Compute Unified Device Architecture csak Nvidia kártyákon kezdetben 128 CUDA core, 8 compute unit (Tesla c870) 2008: OpenCL cross-platform Khronos csoport (OpenGL!) OpenCL 1.0: Mac OS X Snow Leopard 2009 fontosabb partnerek: AMD, Intel (Larrabee) és természetesen Nvidia Alternatívák: DirectCompute, OpenMP, OpenACC stb.

3 OpenCL working group members Nvidia in chair, Apple is specification editor Már most is tekinthető általános szabványnak.

4 OpenCL könyvek OpenCL Programming Guide - The Red Book of OpenCL OpenCL in Action Heterogeneous Computing with OpenCL The OpenCL Programming Book

5 OpenCL API AMD INTEL NVIDIA

6 OpenCL: egy példa Soros megoldás OpenCL megoldás void add_vector(int dim,float *A,float *B, float *C) { for(int i=0;i<dim;i++) C[i]=A[i]+B[i]; } kernel void add_vector( global float *A, global float *B,_global float *C) { int tidx = get_global_id(0); Különbségek:? C[tidx]=A[tidx]+B[tidx]; }

7 OpenCL: egy példa (C) Soros megoldás OpenCL megoldás void add_vector(int dim,float *A,float *B, float *C) { for(int i=0;i<dim;i++) C[i]=A[i]+B[i]; } kernel void add_vector( global float *A, global float *B,_global float *C) { int i = get_global_id(0); C[i]=A[i]+B[i]; } Különbségek: - hol a vektor dimenziója? Soros kód: dim változó OpenCL: a get_global_id(0) maximumális értéke a dimenzió, melyet előzőleg beállítottunk a kernel hívás előtt - milyen memória címeket használhatunk? Minden OpenCL compute device saját memória területtel rendelkezik, melyet előre le kell foglalnunk

8 OpenCL: compute device memory types Global domain: work item size Local groups: workgroups Eszköz specifikus a paraméterezés, de mindent le tudunk kérdezni futásidőben.

9 OpenCL: memória Az architektúra legnagyobb hátránya: Egy számolás eredményének elérése: host device host Még abban az esetben is, ha a kódunkat a lokális CPU-n futtatjuk! A másolás egyik korlátja maga a PCI-express Lehetőség párhuzamos másolás-számolásra Megjegyzés: 1. sok esetben hatékonyabb helyben újraszámolni mint beolvasni 2. sok esetben a kiolvasás lassúsága miatt nem hatékony 3. Nincs virtuális memória de lesz!

10 OpenCL: memória Hierarchikus memória: Minél Az architektúra legnagyobb hátránya: lentebb megyünk annál kisebb a memória eredményének mérete, cserébe egyre Egy számolás elérése: gyorsabb! host device host Még 1. abban esetben is, ha a kódunkat Hostazmemory a lokáliscsak CPU-n futtatjuk! a CPU éri el, GB/s Akár 512 GB 2. Global/Constant memory Csak az adott device-on látható Lehetőség párhuzamos másolás-számolásra GB/sec (GPU), <6GB 3. Local memory Megjegyzés: Csak egy adott workgroup látja 1. sok esetben hatékonyabb helyben KB/work-item újraszámolni mint beolvasni 4. Private memory 2. sok esetben a kiolvasás lassúsága Csak az adott work-item látja miatt nemkb hatékony A másolás egyik korlátja maga a PCI-express 3. Nincs virtuális memória de lesz!

11 OpenCL: fordítás Fordítás történhet offline és online módon. Utóbbi az elterjedt. univerzális OpenCL API: C/C++ objektumok: Konfiguráció: Device - eszköz objektuma Context - eszközök környezet Queue - feladatok kiosztása Memória: Buffer - memória blokkok Image - 2D vagy 3D kép Végrehajtás: Program - kernelek Kernel - maguk a feladatok Példa fordításra: Mac OS X (>10.6): g++ -framework OpenCL cl_test.cpp -o cl_test Linux: Nvidia SDK g++ -I<NVIDIA_SDK>/OpenCL/common/inc/ cl_test.cpp -o cl_test

12 OpenCL: fordítás

13 Példa: Alacsony szintű képi leírók számolása Segmentation Region of Interest Dense Grid

14 Példa: Alacsony szintű képi leírók számolása Sok ezer független leíró képenként a párhuzamosítás alapja Mivel GPU/CPU közös kód: - csak egy dimenziós párhuzamosítás - no image support Kis memória igény: - maga a nyers kép pl. 1Mio*3Byte - gradiens képek: 1Mio*4Byte - leírók: 128*4*N Byte Nyereség: ~10x CPU-hoz képest (nem optimális) Még több ha PCA + Fisher számolás : ~40x

Eichhardt Iván GPGPU óra anyagai

Eichhardt Iván GPGPU óra anyagai OpenCL modul 1. óra Eichhardt Iván iffan@caesar.elte.hu GPGPU óra anyagai http://cg.inf.elte.hu/~gpgpu/ OpenCL API és alkalmazása Gyakorlati példák (C/C++) Pl.: Képfeldolgozás Párhuzamos programozás elméleti

Részletesebben

GPGPU alapok. GPGPU alapok Grafikus kártyák evolúciója GPU programozás sajátosságai

GPGPU alapok. GPGPU alapok Grafikus kártyák evolúciója GPU programozás sajátosságai GPGPU alapok GPGPU alapok Grafikus kártyák evolúciója GPU programozás sajátosságai Szenasi.sandor@nik.uni-obuda.hu GPGPU alapok GPGPU alapok Grafikus kártyák evolúciója GPU programozás sajátosságai Szenasi.sandor@nik.uni-obuda.hu

Részletesebben

Eichhardt Iván GPGPU óra anyagai

Eichhardt Iván GPGPU óra anyagai OpenCL modul 1. óra Eichhardt Iván iffan@caesar.elte.hu GPGPU óra anyagai http://cg.inf.elte.hu/~gpgpu/ OpenCL API és alkalmazása Gyakorlati példák (C/C++) Pl.: Képfeldolgozás Párhuzamos tervezési minták

Részletesebben

Diplomamunka. Miskolci Egyetem. GPGPU technológia kriptográfiai alkalmazása. Készítette: Csikó Richárd VIJFZK mérnök informatikus

Diplomamunka. Miskolci Egyetem. GPGPU technológia kriptográfiai alkalmazása. Készítette: Csikó Richárd VIJFZK mérnök informatikus Diplomamunka Miskolci Egyetem GPGPU technológia kriptográfiai alkalmazása Készítette: Csikó Richárd VIJFZK mérnök informatikus Témavezető: Dr. Kovács László Miskolc, 2014 Köszönetnyilvánítás Ezúton szeretnék

Részletesebben

Magas szintű optimalizálás

Magas szintű optimalizálás Magas szintű optimalizálás Soros kód párhuzamosítása Mennyi a várható teljesítmény növekedés? Erős skálázódás (Amdahl törvény) Mennyire lineáris a skálázódás a párhuzamosítás növelésével? S 1 P 1 P N GPGPU

Részletesebben

GPGPU-k és programozásuk Dezső, Sima Sándor, Szénási

GPGPU-k és programozásuk Dezső, Sima Sándor, Szénási GPGPU-k és programozásuk Dezső, Sima Sándor, Szénási GPGPU-k és programozásuk írta Dezső, Sima és Sándor, Szénási Szerzői jog 2013 Typotex Kivonat A processzor technika alkalmazásának fejlődése terén napjaink

Részletesebben

GPGPU programozás lehetőségei. Nagy Máté Ferenc Budapest ALICE ELTE TTK Fizika MSc 2011 e-science Café

GPGPU programozás lehetőségei. Nagy Máté Ferenc Budapest ALICE ELTE TTK Fizika MSc 2011 e-science Café GPGPU programozás lehetőségei Nagy Máté Ferenc Budapest ALICE ELTE TTK Fizika MSc 2011 e-science Café Vázlat Egy, (kettő,) sok. Bevezetés a sokszálas univerzumba. A párhuzamosok a végtelenben találkoznak,

Részletesebben

GPGPU. GPU-k felépítése. Valasek Gábor

GPGPU. GPU-k felépítése. Valasek Gábor GPGPU GPU-k felépítése Valasek Gábor Tartalom A mai órán áttekintjük a GPU-k architekturális felépítését A cél elsősorban egy olyan absztrakt hardvermodell bemutatása, ami segít megérteni a GPU-k hardveres

Részletesebben

GPU alkalmazása az ALICE eseménygenerátorában

GPU alkalmazása az ALICE eseménygenerátorában GPU alkalmazása az ALICE eseménygenerátorában Nagy Máté Ferenc MTA KFKI RMKI ALICE csoport ELTE TTK Fizika MSc Témavezető: Dr. Barnaföldi Gergely Gábor MTA KFKI RMKI ALICE csoport Elméleti Fizikai Főosztály

Részletesebben

SAT probléma kielégíthetőségének vizsgálata. masszív parallel. mesterséges neurális hálózat alkalmazásával

SAT probléma kielégíthetőségének vizsgálata. masszív parallel. mesterséges neurális hálózat alkalmazásával SAT probléma kielégíthetőségének vizsgálata masszív parallel mesterséges neurális hálózat alkalmazásával Tajti Tibor, Bíró Csaba, Kusper Gábor {gkusper, birocs, tajti}@aries.ektf.hu Eszterházy Károly Főiskola

Részletesebben

OpenCL Kovács, György

OpenCL Kovács, György OpenCL Kovács, György OpenCL Kovács, György Szerzői jog 2013 Typotex Tartalom Bevezetés... xii 1. Az OpenCL története... xii 2. Az OpenCL jelene és jövője... xvii 3. OpenCL a Flynn-osztályokban... xviii

Részletesebben

AliROOT szimulációk GPU alapokon

AliROOT szimulációk GPU alapokon AliROOT szimulációk GPU alapokon Nagy Máté Ferenc & Barnaföldi Gergely Gábor Wigner FK ALICE Bp csoport OTKA: PD73596 és NK77816 TARTALOM 1. Az ALICE csoport és a GRID hálózat 2. Szimulációk és az AliROOT

Részletesebben

GPU-Accelerated Collocation Pattern Discovery

GPU-Accelerated Collocation Pattern Discovery GPU-Accelerated Collocation Pattern Discovery Térbeli együttes előfordulási minták GPU-val gyorsított felismerése Gyenes Csilla Sallai Levente Szabó Andrea Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar

Részletesebben

GPGPU és számítások heterogén rendszereken

GPGPU és számítások heterogén rendszereken GPGPU és számítások heterogén rendszereken Eichhardt Iván eichhardt.ivan@sztaki.mta.hu ELTE-s GPGPU óra anyagai http://cg.inf.elte.hu/~gpgpu/ Gyors bevezetés a Párhuzamosságról OpenCL API Gyakorlati példák

Részletesebben

Grafikus kártyák, mint olcsó szuperszámítógépek - I.

Grafikus kártyák, mint olcsó szuperszámítógépek - I. (1) Grafikus kártyák, mint olcsó szuperszámítógépek - I. tanuló szeminárium Jurek Zoltán, Tóth Gyula SZFKI, Röntgendiffrakciós csoport (2) Vázlat I. Motiváció Beüzemelés C alapok CUDA programozási modell,

Részletesebben

Nemlineáris optimalizálási problémák párhuzamos megoldása grafikus processzorok felhasználásával

Nemlineáris optimalizálási problémák párhuzamos megoldása grafikus processzorok felhasználásával Nemlineáris optimalizálási problémák párhuzamos megoldása grafikus processzorok felhasználásával 1 1 Eötvös Loránd Tudományegyetem, Informatikai Kar Kari TDK, 2016. 05. 10. Tartalom 1 2 Tartalom 1 2 Optimalizálási

Részletesebben

Grafikus csővezeték 1 / 44

Grafikus csővezeték 1 / 44 Grafikus csővezeték 1 / 44 Grafikus csővezeték Vertex feldolgozás A vertexek egyenként a képernyő térbe vannak transzformálva Primitív feldolgozás A vertexek primitívekbe vannak szervezve Raszterizálás

Részletesebben

Készítette: Trosztel Mátyás Konzulens: Hajós Gergely

Készítette: Trosztel Mátyás Konzulens: Hajós Gergely Készítette: Trosztel Mátyás Konzulens: Hajós Gergely Monte Carlo Markov Chain MCMC során egy megfelelően konstruált Markov-lánc segítségével mintákat generálunk. Ezek eloszlása követi a céleloszlást. A

Részletesebben

Számítógépek felépítése

Számítógépek felépítése Számítógépek felépítése Emil Vatai 2014-2015 Emil Vatai Számítógépek felépítése 2014-2015 1 / 14 Outline 1 Alap fogalmak Bit, Byte, Word 2 Számítógép részei A processzor részei Processzor architektúrák

Részletesebben

Négyprocesszoros közvetlen csatolású szerverek architektúrája:

Négyprocesszoros közvetlen csatolású szerverek architektúrája: SzA49. AMD többmagos 2 és 4 processzoros szerverarchitektúrái (a közvetlenül csatolt architektúra főbb jegyei, négyprocesszoros közvetlen csatolású szerverek architektúrája, többmagos szerverprocesszorok

Részletesebben

KÉPFELDOLGOZÓ ALGORITMUSOK FEJLESZTÉSE GRAFIKUS HARDVER KÖRNYEZETBEN

KÉPFELDOLGOZÓ ALGORITMUSOK FEJLESZTÉSE GRAFIKUS HARDVER KÖRNYEZETBEN KÉPFELDOLGOZÓ ALGORITMUSOK FEJLESZTÉSE GRAFIKUS HARDVER KÖRNYEZETBEN Takács Gábor Konzulens: Vajda Ferenc PhD, adjunktus 1 TARTALOMJEGYZÉK: Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem A kutatási projekt

Részletesebben

Haladó Grafika EA. Inkrementális képszintézis GPU-n

Haladó Grafika EA. Inkrementális képszintézis GPU-n Haladó Grafika EA Inkrementális képszintézis GPU-n Pipeline Az elvégzendő feladatot részfeladatokra bontjuk Mindegyik részfeladatot más-más egység dolgozza fel (ideális esetben) Minden egység inputja,

Részletesebben

Az NIIF új szuperszámítógép infrastruktúrája Új lehetőségek a kutatói hálózatban 2012.02.23.

Az NIIF új szuperszámítógép infrastruktúrája Új lehetőségek a kutatói hálózatban 2012.02.23. Az NIIF új szuperszámítógép infrastruktúrája Új lehetőségek a kutatói hálózatban 2012.02.23. Dr. Máray Tamás NIIF Intézet NIIF szuperszámítógép szolgáltatás a kezdetek 2001 Sun E10k 60 Gflops SMP architektúra

Részletesebben

Ismétlés: Moore törvény. Tranzisztorok mérőszáma: n*százmillió, n*milliárd.

Ismétlés: Moore törvény. Tranzisztorok mérőszáma: n*százmillió, n*milliárd. 1 2 3 Ismétlés: Moore törvény. Tranzisztorok mérőszáma: n*százmillió, n*milliárd. 4 5 Moore törvényhez érdekesség: a várakozásokhoz képest folyamatosan alulteljesített, ezért többször is újra lett fogalmazva

Részletesebben

Hallgatói segédlet: Nvidia CUDA C programok debugolása Nvidia Optimus technológiás laptopokon. Készítette: Kovács Andor. 2011/2012 első félév

Hallgatói segédlet: Nvidia CUDA C programok debugolása Nvidia Optimus technológiás laptopokon. Készítette: Kovács Andor. 2011/2012 első félév Hallgatói segédlet: Nvidia CUDA C programok debugolása Nvidia Optimus technológiás laptopokon Készítette: Kovács Andor 2011/2012 első félév 1 A CUDA programok debugolásához kettő grafikus kártyára van

Részletesebben

PÁRHUZAMOS SZÁMÍTÁSTECHNIKA MODUL AZ ÚJ TECHNOLÓGIÁKHOZ KAPCSOLÓDÓ MEGKÖZELÍTÉSBEN

PÁRHUZAMOS SZÁMÍTÁSTECHNIKA MODUL AZ ÚJ TECHNOLÓGIÁKHOZ KAPCSOLÓDÓ MEGKÖZELÍTÉSBEN PÁRHUZAMOS SZÁMÍTÁSTECHNIKA MODUL AZ ÚJ TECHNOLÓGIÁKHOZ KAPCSOLÓDÓ MEGKÖZELÍTÉSBEN PARALLEL COMPUTING MODULE BASED ON THE NEW TECHNOLOGIES Vámossy Zoltán 1, Sima Dezső 2, Szénási Sándor 3, Rövid András

Részletesebben

Párhuzamos programozási platformok

Párhuzamos programozási platformok Párhuzamos programozási platformok Parallel számítógép részei Hardver Több processzor Több memória Kapcsolatot biztosító hálózat Rendszer szoftver Párhuzamos operációs rendszer Konkurenciát biztosító programozási

Részletesebben

A Webtől a. Gridig. A Gridről dióhéjban. Debreczeni Gergely (MTA KFKI RMKI) Debreczeni.Gergely@wigner.mta.hu

A Webtől a. Gridig. A Gridről dióhéjban. Debreczeni Gergely (MTA KFKI RMKI) Debreczeni.Gergely@wigner.mta.hu A Webtől a Gridig A Gridről dióhéjban Debreczeni Gergely (MTA KFKI RMKI) Debreczeni.Gergely@wigner.mta.hu A tartalomból: Számítástechnika a CERN-ben A Web születése Az LHC Grid A Grid alkalmazásai Gyógyászat

Részletesebben

Bevitel-Kivitel. Eddig a számítógép agyáról volt szó. Szükség van eszközökre. Processzusok, memória, stb

Bevitel-Kivitel. Eddig a számítógép agyáról volt szó. Szükség van eszközökre. Processzusok, memória, stb Input és Output 1 Bevitel-Kivitel Eddig a számítógép agyáról volt szó Processzusok, memória, stb Szükség van eszközökre Adat bevitel és kivitel a számitógépből, -be Perifériák 2 Perifériákcsoportosításá,

Részletesebben

Informatikai Rendszerek Intézete Gábor Dénes Foiskola. Operációs rendszerek - 105 1. oldal LINUX

Informatikai Rendszerek Intézete Gábor Dénes Foiskola. Operációs rendszerek - 105 1. oldal LINUX 1. oldal LINUX 2. oldal UNIX történet Elozmény: 1965 Multics 1969 Unix (Kernighen, Thompson) 1973 Unix C nyelven (Ritchie) 1980 UNIX (lényegében a mai forma) AT&T - System V Microsoft - Xenix Berkeley

Részletesebben

Párhuzamos programozási platformok

Párhuzamos programozási platformok Párhuzamos programozási platformok Parallel számítógép részei Hardver Több processzor Több memória Kapcsolatot biztosító hálózat Rendszer szoftver Párhuzamos operációs rendszer Konkurenciát biztosító programozási

Részletesebben

Gaussian Mixture Modell alapú Fisher vektor számolás GPGPU-n

Gaussian Mixture Modell alapú Fisher vektor számolás GPGPU-n Gaussian Mixture Modell alapú Fisher vektor számolás GPGPU-n Daróczy Bálint és András Benczúr, Bodzsár Erik, Petrás István, Siklósi Dávid, Nikházy László, Pethes Róbert Adatbányászat és Webes Keresés Kutatócsoport

Részletesebben

OSZTOTT 2D RASZTERIZÁCIÓS MODELL TÖBBMAGOS PROCESSZOROK SZÁMÁRA

OSZTOTT 2D RASZTERIZÁCIÓS MODELL TÖBBMAGOS PROCESSZOROK SZÁMÁRA Multidiszciplináris tudományok, 3. kötet. (2013) sz. pp. 259-268. OSZTOTT 2D RASZTERIZÁCIÓS MODELL TÖBBMAGOS PROCESSZOROK SZÁMÁRA Mileff Péter Adjunktus, Miskolci Egyetem, Informatikai Intézet, Általános

Részletesebben

Az MTA Cloud a tudományos alkalmazások támogatására. Kacsuk Péter MTA SZTAKI

Az MTA Cloud a tudományos alkalmazások támogatására. Kacsuk Péter MTA SZTAKI Az MTA Cloud a tudományos alkalmazások támogatására Kacsuk Péter MTA SZTAKI Kacsuk.Peter@sztaki.mta.hu Tudományos alkalmazások és skálázhatóság Kétféle skálázhatóság: o Vertikális: dinamikusan változik

Részletesebben

Ár: 93.900 Ft Garancia: 2 Év

Ár: 93.900 Ft Garancia: 2 Év Terméknév:Asus X553MA-XX388D 15.6" notebook Gyártó cikkszám:x553ma-xx388d Leírás:Szín: fekete Operációs rendszer: FreeDOS Kijelző: 15,6" HD (1366x768) CPU: Intel Celeron Dual-Core N2840 (2,16GHz, 1MB)

Részletesebben

Hálózati operációs rendszerek II. Novell Netware 5.1 Szerver

Hálózati operációs rendszerek II. Novell Netware 5.1 Szerver Hálózati operációs rendszerek II. Novell Netware 5.1 Szerver 1 Netware 5 főbb jellemzői (címszavakban) Intel Pentium CPU-n fut Felügyeli és vezérli a különböz ő alrendsze- reket és az azok közötti kommunikációt

Részletesebben

Adatbázis és alkalmazás konszolidáció Oracle SPARC T4/5 alapon

Adatbázis és alkalmazás konszolidáció Oracle SPARC T4/5 alapon Adatbázis és alkalmazás konszolidáció Oracle SPARC T4/5 alapon Makár Zénó 2013. október 9. Invigor Informatika Kft 4 éve alakult Oracle Gold Partner HW és SW specializációk Oracle HW Support Provider Szolgáltatások

Részletesebben

Közösség, projektek, IDE

Közösség, projektek, IDE Eclipse Közösség, projektek, IDE Eclipse egy nyílt forráskódú (open source) projekteken dolgozó közösség, céljuk egy kiterjeszthető fejlesztői platform és keretrendszer fejlesztése, amely megoldásokkal

Részletesebben

Novell és Oracle: a csúcsteljesítményű, költséghatékony adatközpont megoldás. Sárecz Lajos Értékesítési konzultáns

Novell és Oracle: a csúcsteljesítményű, költséghatékony adatközpont megoldás. Sárecz Lajos Értékesítési konzultáns Novell és Oracle: a csúcsteljesítményű, költséghatékony adatközpont megoldás Sárecz Lajos Értékesítési konzultáns lajos.sarecz@oracle.com A Linux fejlődése Oracle: A Linux elkötelezettje Linux története

Részletesebben

GRAFIKUS PROCESSZOROK ALKALMAZÁSA KÉPFELDOLGOZÁSI FELADATOKRA

GRAFIKUS PROCESSZOROK ALKALMAZÁSA KÉPFELDOLGOZÁSI FELADATOKRA GRAFIKUS PROCESSZOROK ALKALMAZÁSA KÉPFELDOLGOZÁSI FELADATOKRA ABSTRACT Simon Pál PhD hallgató Miskolci Egyetem Hatvany József Informatikai Tudományok Doktori Iskola The aim of this paper is the presentation

Részletesebben

Első sor az érdekes, IBM PC. 8088 ra alapul: 16 bites feldolgozás, 8 bites I/O (olcsóbb megoldás). 16 kbyte RAM. Nem volt háttértár, 5 db ISA foglalat

Első sor az érdekes, IBM PC. 8088 ra alapul: 16 bites feldolgozás, 8 bites I/O (olcsóbb megoldás). 16 kbyte RAM. Nem volt háttértár, 5 db ISA foglalat 1 2 3 Első sor az érdekes, IBM PC. 8088 ra alapul: 16 bites feldolgozás, 8 bites I/O (olcsóbb megoldás). 16 kbyte RAM. Nem volt háttértár, 5 db ISA foglalat XT: 83. CPU ugyanaz, nagyobb RAM, elsőként jelent

Részletesebben

NIIFI HPC Szolgáltatás

NIIFI HPC Szolgáltatás NIIFI HPC Szolgáltatás 14/11/2011 Óbudai Egyetem Stefán Péter Miről lesz Nemzeti szó? Információs Infrastruktúra Fejlesztési Intézet Rövid történeti áttekintés. Az NIIFI szuperszámítógépei,

Részletesebben

Fejlesztői szemmel - 2010. at K

Fejlesztői szemmel - 2010. at K Fejlesztői szemmel - 2010 M at K ta is K G i s er C ge on l y su lt in g Tartalom Bemutatkozás Az Androidról röviden, fejlesztői szemmel Az Android 2.2 újdonságai Új média alrendszer: Stagefright Telephony

Részletesebben

GPU-k a gravitációs hullám kutatásban

GPU-k a gravitációs hullám kutatásban GPU-k a gravitációs hullám kutatásban Debreczeni Gergely MTA KFKI RMKI (Gergely.Debreczeni@rmki.kfki.hu) e-science Cafè 2011. november 14. Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar Á.R.: Megfigyelhető

Részletesebben

Bentley új generációs alkalmazásai: ContextCapture, LumenRt és Connect Edition. L - Tér Informatika Kft.

Bentley új generációs alkalmazásai: ContextCapture, LumenRt és Connect Edition. L - Tér Informatika Kft. Bentley új generációs alkalmazásai: ContextCapture, LumenRt és Connect Edition L - Tér Informatika Kft. Bentley alkalmazások műszaki folyamatokban Állapot átvétele Tervezett objektumok illesztése meglévő

Részletesebben

CUDA haladó ismeretek

CUDA haladó ismeretek CUDA haladó ismeretek CUDA környezet részletei Többdimenziós indextér használata Megosztott memória használata Atomi műveletek használata Optimalizálás Hatékonyság mérése Megfelelő blokkméret kiválasztása

Részletesebben

Utolsó módosítás:

Utolsó módosítás: Utolsó módosítás: 2012. 09. 06. 1 A tantárggyal kapcsolatos adminisztratív kérdésekkel Micskei Zoltánt keressétek. 2 3 4 5 6 7 8 9 Forrás: Gartner Hype Cycle for Virtualization, 2010, http://premierit.intel.com/docs/doc-5768

Részletesebben

Grafikus kártyák, mint olcsó szuperszámítógépek - II.

Grafikus kártyák, mint olcsó szuperszámítógépek - II. GPU, mint szuperszámítógép II. ( 1 ) Grafikus kártyák, mint olcsó szuperszámítógépek - II. tanuló szeminárium Jurek Zoltán, Tóth Gyula SZFKI, Röntgendiffrakciós csoport GPU, mint szuperszámítógép II. (

Részletesebben

KUTATÁSOK INFORMATIKAI TÁMOGATÁSA. Dr. Szénási Sándor

KUTATÁSOK INFORMATIKAI TÁMOGATÁSA. Dr. Szénási Sándor KUTATÁSOK INFORMATIKAI TÁMOGATÁSA Dr. Szénási Sándor szenasi.sandor@nik.uni-obuda.hu Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar Alkalmazott Informatikai Intézet Alapvető jellemzői NVIDIA GTX 1080 2560

Részletesebben

2. Generáció (1999-2000) 3. Generáció (2001) NVIDIA TNT2, ATI Rage, 3dfx Voodoo3. Klár Gergely tremere@elte.hu

2. Generáció (1999-2000) 3. Generáció (2001) NVIDIA TNT2, ATI Rage, 3dfx Voodoo3. Klár Gergely tremere@elte.hu 1. Generáció Számítógépes Grafika Klár Gergely tremere@elte.hu Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar 2010/2011. őszi félév NVIDIA TNT2, ATI Rage, 3dfx Voodoo3 A standard 2d-s videokártyák kiegészítése

Részletesebben

GPGPU ÚJ ESZKÖZÖK AZ INFORMÁCIÓBIZTONSÁG TERÜLETÉN

GPGPU ÚJ ESZKÖZÖK AZ INFORMÁCIÓBIZTONSÁG TERÜLETÉN IV. Évfolyam 4. szám - 2009. december Szénási Sándor szenasi.sandor@nik.bmf.hu GPGPU ÚJ ESZKÖZÖK AZ INFORMÁCIÓBIZTONSÁG TERÜLETÉN Absztrakt A processzor architektúrák elmúlt években bekövetkező fejlődésének

Részletesebben

Ordering MCMC gyorsítása OpenCL környezetben

Ordering MCMC gyorsítása OpenCL környezetben Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Villamosmérnöki és Informatikai Kar Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Ordering MCMC gyorsítása OpenCL környezetben Önálló laboratórium 1 Készítette

Részletesebben

Operációs rendszerek. UNIX fájlrendszer

Operációs rendszerek. UNIX fájlrendszer Operációs rendszerek UNIX fájlrendszer UNIX fájlrendszer Alapegység: a file, amelyet byte-folyamként kezel. Soros (szekvenciális) elérés. Transzparens (átlátszó) file-szerkezet. Link-ek (kapcsolatok) létrehozásának

Részletesebben

Operációs rendszerek III.

Operációs rendszerek III. A WINDOWS NT memóriakezelése Az NT memóriakezelése Memóriakezelő feladatai: Logikai-fizikai címtranszformáció: A folyamatok virtuális címterének címeit megfelelteti fizikai címeknek. A virtuális memóriakezelés

Részletesebben

GPU (grafikus processzor a nagy teljesítményű feldolgozáshoz, nincs grafikus kimenet)

GPU (grafikus processzor a nagy teljesítményű feldolgozáshoz, nincs grafikus kimenet) Processzor Chipkészlet Memória Windows 7 Ultimate (32-Bit or 64-Bit) Windows 7 Professional (32-Bit or 64-Bit) Windows Vista Ultimate (32-Bit or 64-bit) Windows Vista Business (32-Bit or 64-bit) Red Hat

Részletesebben

Dr. Schuster György október 30.

Dr. Schuster György október 30. Real-time operációs rendszerek RTOS 2015. október 30. Jellemzők ONX POSIX kompatibilis, Jellemzők ONX POSIX kompatibilis, mikrokernel alapú, Jellemzők ONX POSIX kompatibilis, mikrokernel alapú, nem kereskedelmi

Részletesebben

Amazon Web Services. Géhberger Dániel Szolgáltatások és alkalmazások 2013. március 28.

Amazon Web Services. Géhberger Dániel Szolgáltatások és alkalmazások 2013. március 28. Amazon Web Services Géhberger Dániel Szolgáltatások és alkalmazások 2013. március 28. Ez nem egy könyváruház? 1994-ben alapította Jeff Bezos Túlélte a dot-com korszakot Eredetileg könyváruház majd az elérhető

Részletesebben

Virtualizációs technológiák Linux alatt (teljesítményteszt)

Virtualizációs technológiák Linux alatt (teljesítményteszt) Virtualizációs technológiák Linux alatt (teljesítményteszt) Ebben a dokumentációban a virtualizációs technológiák sebességét, teljesítményét hasonlítom össze RedHat-alapú Linux disztribúciókkal. A teszteléshez

Részletesebben

Intel Pentium G2120 Intel HD Graphics kártyával (3,1 GHz, 3 MB gyorsítótár, 2 mag)

Intel Pentium G2120 Intel HD Graphics kártyával (3,1 GHz, 3 MB gyorsítótár, 2 mag) Rendszerjellemzők Operációs rendszer Windows 8 64 Windows 8 Pro 64 Windows 7 Professional 32 Windows 7 Professional 64 Windows 7 Professional 32 (elérhető Windows 8 Pro 64 downgrade által) Windows 7 Professional

Részletesebben

CUDA alapok CUDA projektek. CUDA bemutató. Adatbányászat és Webes Keresés Kutatócsoport SZTAKI

CUDA alapok CUDA projektek. CUDA bemutató. Adatbányászat és Webes Keresés Kutatócsoport SZTAKI SZTAKI 2010 Tartalom 1 2 Tartalom 1 2 GPU-k és a CUDA El zmények grakus kártyák: nagy párhuzamos számítási kapacitás eredetileg csak grakus m veleteket tudtak végezni GPU-k és a CUDA El zmények grakus

Részletesebben

Oktatási Segédlet. OpenCL

Oktatási Segédlet. OpenCL Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Oktatási Segédlet OpenCL Új párhuzamos szoftverfejlesztési lehetőségek Dr. Nehéz Károly Miskolc, 2012.02.29 Tartalomjegyzék Tartalomjegyzék Tartalom Bevezetés...

Részletesebben

Adatfolyam alapú RACER tömbprocesszor és algoritmus implementációs módszerek valamint azok alkalmazásai parallel, heterogén számítási architektúrákra

Adatfolyam alapú RACER tömbprocesszor és algoritmus implementációs módszerek valamint azok alkalmazásai parallel, heterogén számítási architektúrákra Adatfolyam alapú RACER tömbprocesszor és algoritmus implementációs módszerek valamint azok alkalmazásai parallel, heterogén számítási architektúrákra Témavezet : Dr. Cserey György 2014 szeptember 22. Kit

Részletesebben

Bevezetés, platformok. Léczfalvy Ádám leczfalvy.adam@nik.bmf.hu

Bevezetés, platformok. Léczfalvy Ádám leczfalvy.adam@nik.bmf.hu Bevezetés, platformok Léczfalvy Ádám leczfalvy.adam@nik.bmf.hu Mobil készülékek és tulajdonságaik A mobil eszközök programozása, kihívások, nehézségek Mobilprogramozási platformok Java Micro Edition.NET

Részletesebben

UNIX / Linux rendszeradminisztráció

UNIX / Linux rendszeradminisztráció UNIX / Linux rendszeradminisztráció VIII. előadás Miskolci Egyetem Informatikai és Villamosmérnöki Tanszékcsoport Általános Informatikai Tanszék Virtualizáció Mi az a virtualizáció? Nagyvonalúan: számítógép

Részletesebben

Tarantella Secure Global Desktop Enterprise Edition

Tarantella Secure Global Desktop Enterprise Edition Tarantella Secure Global Desktop Enterprise Edition A Secure Global Desktop termékcsalád Az iparilag bizonyított szoftver termékek és szolgáltatások közé tartozó Secure Global Desktop termékcsalád biztonságos,

Részletesebben

Flynn féle osztályozás Single Isntruction Multiple Instruction Single Data SISD SIMD Multiple Data MISD MIMD

Flynn féle osztályozás Single Isntruction Multiple Instruction Single Data SISD SIMD Multiple Data MISD MIMD M5-. A lineáris algebra párhuzamos algoritmusai. Ismertesse a párhuzamos gépi architektúrák Flynn-féle osztályozását. A párhuzamos lineáris algebrai algoritmusok között mi a BLAS csomag célja, melyek annak

Részletesebben

Nokia N9 - MeeGo Harmattan bemutatkozik

Nokia N9 - MeeGo Harmattan bemutatkozik Nokia N9 - MeeGo Harmattan bemutatkozik Bányász Gábor 1 Az előd: Fremantle Nokia N900 2 Fremantle (aka Maemo 5) Okostelefonokra, internet tabletekre (csak ARM proc.) Debian alap

Részletesebben

TANÚSÍTVÁNY KARBANTARTÁS Jegyzıkönyv

TANÚSÍTVÁNY KARBANTARTÁS Jegyzıkönyv TANÚSÍTVÁNY KARBANTARTÁS Jegyzıkönyv A HUNGUARD Számítástechnikai-, informatikai kutató-fejlesztı és általános szolgáltató Kft. a 9/2005. (VII.21.) IHM rendelet alapján, mint a Magyar Köztársaság Miniszterelnöki

Részletesebben

Szoftver labor III. Tematika. Gyakorlatok. Dr. Csébfalvi Balázs

Szoftver labor III. Tematika. Gyakorlatok. Dr. Csébfalvi Balázs Szoftver labor III. Dr. Csébfalvi Balázs Irányítástechnika és Informatika Tanszék e-mail: cseb@iit.bme.hu http://www.iit.bme.hu/~cseb/ Tematika Bevezetés Java programozás alapjai Kivételkezelés Dinamikus

Részletesebben

Újrakonfigurálható technológiák nagy teljesítményű alkalmazásai

Újrakonfigurálható technológiák nagy teljesítményű alkalmazásai Újrakonfigurálható technológiák nagy teljesítményű alkalmazásai GPU-k, GPGPU CUDA Szántó Péter BME MIT, FPGA Laboratórium GPU-k Graphics Processing Unit 2 fő feladat Objektumok transzformációja a lokális

Részletesebben

Apple számítógépek összehasonlító táblázata

Apple számítógépek összehasonlító táblázata Remac Computer MacBook White 13" MacBook Pro 13" MacBook Pro 13" MacBook Pro 15" MacBook Pro 15" MacBookPro 15" (MC516ZH/A ) (MC374LL/A) (MC375LL/A) (MC371LL/A) (MB372LL/A) (MB373LL/A) Burkolat Polikarbonát

Részletesebben

Big Data. A CERN, mint a. egyik bölcsője... Barnaföldi Gergely Gábor. Berényi Dániel & Biró Gábor & Nagy-Egri Máté Ferenc & Andrew Lowe

Big Data. A CERN, mint a. egyik bölcsője... Barnaföldi Gergely Gábor. Berényi Dániel & Biró Gábor & Nagy-Egri Máté Ferenc & Andrew Lowe A CERN, mint a Big Data egyik bölcsője... Barnaföldi Gergely Gábor Berényi Dániel & Biró Gábor & Nagy-Egri Máté Ferenc & Andrew Lowe MTA Wigner FK Részecske- és Magfizikai Intézet & Wigner GPU Laboratórium

Részletesebben

SQLServer. SQLServer konfigurációk

SQLServer. SQLServer konfigurációk SQLServer 2. téma DBMS installáció SQLServer konfigurációk 1 SQLServer konfigurációk SQLServer konfigurációk Enterprise Edition Standart Edition Workgroup Edition Developer Edition Express Edition 2 Enterprise

Részletesebben

Processzusok (Processes), Szálak (Threads), Kommunikáció (IPC, Inter-Process Communication)

Processzusok (Processes), Szálak (Threads), Kommunikáció (IPC, Inter-Process Communication) 1 Processzusok (Processes), Szálak (Threads), Kommunikáció (IPC, Inter-Process Communication) 1. A folyamat (processzus, process) fogalma 2. Folyamatok: műveletek, állapotok, hierarchia 3. Szálak (threads)

Részletesebben

Intel Celeron G550 Intel HD Graphics kártyával (2,6 GHz, 2 MB gyorsítótár, 2 mag)

Intel Celeron G550 Intel HD Graphics kártyával (2,6 GHz, 2 MB gyorsítótár, 2 mag) Rendszerjellemzők Operációs rendszer Windows 8 64 Windows 8 Pro 64 Windows 7 Professional 32 Windows 7 Professional 64 Windows 7 Home Premium 32 FreeDOS Processzorok: Intel Celeron G550 Intel HD Graphics

Részletesebben

Az operációs rendszerek fejlődése

Az operációs rendszerek fejlődése Az operációs rendszerek fejlődése PC Windows UNIX DOS Windows 3.1 LINUX Otthoni Windows 95 Windows 98 Windows 98 SE Windows Milennium Windows XP Vállalati Windows NT 4.0 Windows 2000 Mac OS X Home Professional

Részletesebben

Nagy mennyiségű adatok elemzése és előrejelzési felhasználása masszívan párhuzamosítható architektúrával

Nagy mennyiségű adatok elemzése és előrejelzési felhasználása masszívan párhuzamosítható architektúrával Nagy ennyiségű adatok elezése és előrejelzési felhasználása asszívan párhuzaosítható architektúrával Készítette: Retek Mihály Budapesti Corvinus Egyete, Gazdaságföldrajz és Jövőkutatás Tanszék A Magyar

Részletesebben

Vodafone ODI ETL eszközzel töltött adattárház Disaster Recovery megoldása. Rákosi Péter és Lányi Árpád

Vodafone ODI ETL eszközzel töltött adattárház Disaster Recovery megoldása. Rákosi Péter és Lányi Árpád Vodafone ODI ETL eszközzel töltött adattárház Disaster Recovery megoldása Rákosi Péter és Lányi Árpád Adattárház korábbi üzemeltetési jellemzői Online szolgáltatásokat nem szolgált ki, klasszikus elemzésre

Részletesebben

Komponens alapú fejlesztés

Komponens alapú fejlesztés Komponens alapú fejlesztés Szoftver újrafelhasználás Szoftver fejlesztésekor korábbi fejlesztésekkor létrehozott kód felhasználása architektúra felhasználása tudás felhasználása Nem azonos a portolással

Részletesebben

Több platform egy kódbázis Tanulságok a Tresorittól. Budai Péter, vezető fejlesztő

Több platform egy kódbázis Tanulságok a Tresorittól. Budai Péter, vezető fejlesztő Több platform egy kódbázis Tanulságok a Tresorittól Budai Péter, vezető fejlesztő Miről lesz szó? A Tresorit szolgáltatás és platformjainak gyors bemutatása A Tresorit szoftver architektúrája Hogyan épül

Részletesebben

Hardver Ismeretek IA32 -> IA64

Hardver Ismeretek IA32 -> IA64 Hardver Ismeretek IA32 -> IA64 Problémák az IA-32-vel Bonyolult architektúra CISC ISA (RISC jobb a párhuzamos feldolgozás szempontjából) Változó utasításhossz és forma nehéz dekódolni és párhuzamosítani

Részletesebben

Az NIIF új szuperszámítógép infrastruktúrája Új lehet!ségek a kutatói hálózatban 2011.06.02 Debreceni Egyetem

Az NIIF új szuperszámítógép infrastruktúrája Új lehet!ségek a kutatói hálózatban 2011.06.02 Debreceni Egyetem Az NIIF új szuperszámítógép infrastruktúrája 2011.06.02 Debreceni Egyetem Dr. Máray Tamás NIIF Intézet NIIF szuperszámítógép szolgáltatás a kezdetek 2001 Sun E10k! 60 Gflops! SMP architektúra! 96 UltraSparc

Részletesebben

Újrakonfigurálható technológiák nagy teljesítményű alkalmazásai

Újrakonfigurálható technológiák nagy teljesítményű alkalmazásai Újrakonfigurálható technológiák nagy teljesítményű alkalmazásai GPU-k, GPGPU CUDA Szántó Péter BME MIT, FPGA Laboratórium GPU-k Graphics Processing Unit 2 fő feladat Objektumok transzformációja a lokális

Részletesebben

Software Defined technológiák használata Oracle adatbázis konszolidációhoz

Software Defined technológiák használata Oracle adatbázis konszolidációhoz Software Defined technológiák használata Oracle adatbázis konszolidációhoz Popovics László 2014. Október 2. Technológiai evolúció 2000-es évek eleje A 2000-es években főképp monolit rendszereket használtak

Részletesebben

Processzusok (Processes), Szálak (Threads), Kommunikáció (IPC, Inter-Process Communication)

Processzusok (Processes), Szálak (Threads), Kommunikáció (IPC, Inter-Process Communication) 1 Processzusok (Processes), Szálak (Threads), Kommunikáció (IPC, Inter-Process Communication) 1. A folyamat (processzus, process) fogalma 2. Folyamatok: műveletek, állapotok, hierarchia 3. Szálak (threads)

Részletesebben

TMS370 EEPROM PROGRAMOZÓ Felhasználói kézikönyv

TMS370 EEPROM PROGRAMOZÓ Felhasználói kézikönyv TMS370 EEPROM PROGRAMOZÓ Felhasználói kézikönyv TARTALOMJEGYZÉK 1. Bevezetés 2. A csomag tartalma és követelmények 3. Telepítés és indítás 4. A LED-ek jelentése 5. Adapterek és eszközök 6. Memória nézet

Részletesebben

SAP Business One. Áttekintés, gyakorlati ismertetı. Mosaic Business System Kft.; Support: +36 1 253-0526

SAP Business One. Áttekintés, gyakorlati ismertetı. Mosaic Business System Kft.; Support: +36 1 253-0526 Mosaic Business System Kft.; Support: +36 1 253-0526 technológia Minimum hardver- és szoftverkövetelmények Technológia Technológia Az is kétszintő kliens/szerver architektúrán alapul. A szerver a Microsoft

Részletesebben

Klár Gergely 2010/2011. tavaszi félév

Klár Gergely 2010/2011. tavaszi félév Számítógépes Grafika Klár Gergely tremere@elte.hu Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar 2010/2011. tavaszi félév Tartalom Generációk Shader Model 3.0 (és korábban) Shader Model 4.0 Shader Model

Részletesebben

Kereső algoritmusok a diszkrét optimalizálás problémájához

Kereső algoritmusok a diszkrét optimalizálás problémájához Kereső algoritmusok a diszkrét optimalizálás problémájához A. Grama, A. Gupta, G. Karypis és V. Kumar: Introduction to Parallel Computing, Addison Wesley, 2003. könyv anyaga alapján A kereső eljárások

Részletesebben

A W3C Web Payments kezdeményezése Bernard Gidon - W3C Virág Éva - W3C Magyar Iroda

A W3C Web Payments kezdeményezése Bernard Gidon - W3C Virág Éva - W3C Magyar Iroda A W3C Web Payments kezdeményezése Bernard Gidon - W3C Virág Éva - W3C Magyar Iroda Kiemelt területek Autóipar (Automotive) Digitális Könyvkiadás (Digital Publishing) Dolgok Internetje (Web of Things) Mobil

Részletesebben

GPGPU programozás oktatása

GPGPU programozás oktatása GPGPU programozás oktatása Szénási Sándor Összefoglalás A grafikus kártyák hagyományosan a képernyő tartalmának megjelenítéséért feleltek, ez azonban az évek folyamán lassan megváltozott. Ennek első látványos

Részletesebben

Gyakorla( útmutató és demonstrációk a SZTAKI Felhő használatához

Gyakorla( útmutató és demonstrációk a SZTAKI Felhő használatához Gyakorla( útmutató és demonstrációk a SZTAKI Felhő használatához 2013.04.17 Gergely Márk Párhuzamos és ElosztoL Rendszerek Kutatólaboratórium gergely.mark@sztaki.mta.hu ÁLekintés Felhasználóknak: Belépés

Részletesebben

Párhuzamos és Grid rendszerek. Hol tartunk? Klaszter. Megismerkedtünk az alapfogalmakkal,

Párhuzamos és Grid rendszerek. Hol tartunk? Klaszter. Megismerkedtünk az alapfogalmakkal, Párhuzamos és Grid rendszerek (3. ea) cluster rendszerek, hosszútávú ütemezők Szeberényi Imre BME IIT M Ű E G Y E T E M 1 7 8 2 Párhuzamos és Grid rendszerek BME-IIT Sz.I. 2013.02.25.

Részletesebben

Digitális Áramkörök (Villamosmérnök BSc / Mechatronikai mérnök MSc)

Digitális Áramkörök (Villamosmérnök BSc / Mechatronikai mérnök MSc) Pannon Egyetem Villamosmérnöki és Információs Tanszék Digitális Áramkörök (Villamosmérnök BSc / Mechatronikai mérnök MSc) Bevezetés. Hol tart ma a digitális technológia? Előadó: Dr. Vörösházi Zsolt voroshazi.zsolt@virt.uni-pannon.hu

Részletesebben

A TANTÁRGY ADATLAPJA

A TANTÁRGY ADATLAPJA A TANTÁRGY ADATLAPJA 1. A képzési program adatai 1.1 Felsőoktatási intézmény Babeş-Bolyai Tudományegyetem 1.2 Kar Matematika és Informatika 1.3 Intézet Magyar Matematika és Informatika 1.4 Szakterület

Részletesebben

TELJESÍTÉNYMÉRÉS FELHŐ ALAPÚ KÖRNYEZETBEN AZURE CLOUD ANALÍZIS

TELJESÍTÉNYMÉRÉS FELHŐ ALAPÚ KÖRNYEZETBEN AZURE CLOUD ANALÍZIS TELJESÍTÉNYMÉRÉS FELHŐ ALAPÚ KÖRNYEZETBEN AZURE CLOUD ANALÍZIS Hartung István BME Irányítástechnika és Informatika Tanszék TEMATIKA Cloud definíció, típusok, megvalósítási modellek Rövid Azure cloud bemutatás

Részletesebben

Minden jog fenntartva, beleértve bárminemű sokszorosítás, másolás és közlés jogát is.

Minden jog fenntartva, beleértve bárminemű sokszorosítás, másolás és közlés jogát is. 2 Minden jog fenntartva, beleértve bárminemű sokszorosítás, másolás és közlés jogát is. Kiadja a Mercator Stúdió Felelős kiadó a Mercator Stúdió vezetője Lektor: Pétery Tamás Szerkesztő: Pétery István

Részletesebben

Processzus. Operációs rendszerek MINB240. Memória gazdálkodás. Operációs rendszer néhány célja. 5-6-7. előadás Memóriakezelés

Processzus. Operációs rendszerek MINB240. Memória gazdálkodás. Operációs rendszer néhány célja. 5-6-7. előadás Memóriakezelés Processzus Operációs rendszerek MINB40 5-6-7. előadás Memóriakezelés Egy vagy több futtatható szál Futáshoz szükséges erőforrások Memória (RAM) Program kód (text) Adat (data) Különböző bufferek Egyéb Fájlok,

Részletesebben

Főbb jellemzők INTELLIO VIDEO SYSTEM 2 ADATLAP

Főbb jellemzők INTELLIO VIDEO SYSTEM 2 ADATLAP IVS2 videomenedzsment-szoftver Főbb jellemzők Munkaállomásonként 2 30 kamera monitorozása Szoftverkulcsos és hardverkulcsos működés Intelligens mozgás- és objektumkeresés DPTZ gyors felismerhetőség Microsoft

Részletesebben

Széchenyi István Egyetem. Programozás III. Varjasi Norbert varjasin@sze.hu

Széchenyi István Egyetem. Programozás III. Varjasi Norbert varjasin@sze.hu Programozás III. Varjasi Norbert varjasin@sze.hu 1 A java virtuális gép (JVM) Képzeletbei, ideális számítógép. Szoftveresen megvalósított működési környezet. (az op. rendszer egy folyamata). Feladata:

Részletesebben