prikaz prve stranice dokumenta Tehnika vertikalnog skaliranja za poboljšanje računalnih performansi
  Download
PDF 925.87 KB
undergraduate thesis
Tehnika vertikalnog skaliranja za poboljšanje računalnih performansi
2024. urn:nbn:hr:162:603186
Buljat, Duje
University of Zadar
Department of Information Sciences

Cite this document

Buljat, D. (2024). Tehnika vertikalnog skaliranja za poboljšanje računalnih performansi (Undergraduate thesis). Zadar: University of Zadar. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:162:603186

Buljat, Duje. "Tehnika vertikalnog skaliranja za poboljšanje računalnih performansi." Undergraduate thesis, University of Zadar, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:162:603186

Buljat, Duje. "Tehnika vertikalnog skaliranja za poboljšanje računalnih performansi." Undergraduate thesis, University of Zadar, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:162:603186

Buljat, D. (2024). 'Tehnika vertikalnog skaliranja za poboljšanje računalnih performansi', Undergraduate thesis, University of Zadar, accessed 28 November 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:162:603186

Buljat D. Tehnika vertikalnog skaliranja za poboljšanje računalnih performansi [Undergraduate thesis]. Zadar: University of Zadar; 2024 [cited 2024 November 28] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:162:603186

D. Buljat, "Tehnika vertikalnog skaliranja za poboljšanje računalnih performansi", Undergraduate thesis, University of Zadar, Zadar, 2024. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:162:603186

Please login to the repository to save this object to your list.
Metadata
TitleTehnika vertikalnog skaliranja za poboljšanje računalnih performansi
Title (english)Vertical Scaling Techniques for Computer Performance Enhancement
AuthorDuje Buljat
MentorFrane Urem (mentor)
Committee memberFrane Urem (predsjednik povjerenstva)
Committee memberAnte Panjkota (član povjerenstva)
Committee memberNeven Pintarić (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zadar
(Department of Information Sciences)
Zadar
Defense date and country2024-10-30, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Ovaj rad se bavi analizom performansi višejezgrenih procesora, s posebnim naglaskom na izazove vertikalnog skaliranja, poput memorijskog uskog grla i koherencije predmemorije (cache). Provedeni testovi performansi (benchmark) u virtualnom okruženju pokazuju kako povećanje broja procesorskih jezgri može dovesti do zasićenja performansi zbog konkurentnog pristupa istom memorijskom prostoru. U praktičnom dijelu rada razvijena je web aplikacija koja testira enkripciju i dekripciju s pomoću višejezgrenih procesora, te mjeri opterećenje procesora prije i poslije izvršenja zadataka, čime se prikazuju izazovi skalabilnosti i učinkovitosti. Osim toga, rad istražuje specijalizirane procesore poput grafičkih procesora (GPU-ova), procesora za neuronske mreže (NPU-ova) i Tensor procesora (TPU-ova). Ovi procesori koriste specifične arhitekture koje nadvladavaju ograničenja tradicionalnih CPU sustava, omogućujući bržu i učinkovitiju obradu podataka u specifičnim primjenama kao što su umjetna inteligencija, duboko učenje, te masivna paralelizacija. Rezultati istraživanja potvrđuju teoretske postavke o ograničenjima tradicionalnog vertikalnog skaliranja i ukazuju na potrebu za primjenom alternativnih arhitektura radi postizanja optimalne računalne učinkovitosti.
Abstract (english)
This paper focuses on the performance analysis of multicore processors, with a particular emphasis on the challenges of vertical scaling, such as memory bottlenecks and cache coherence. Benchmark tests conducted in a virtual environment show that increasing the number of processor cores can lead to performance saturation due to concurrent access to the same memory space. In the practical part of the paper, a web application was developed to test encryption and decryption using multicore processors and to measure CPU load before and after task execution, highlighting scalability and efficiency challenges. Additionally, the paper explores specialized processors such as graphics processing units (GPUs), neural network processors (NPUs), and tensor processing units (TPUs). These processors leverage specific architectures that overcome the limitations of traditional CPU systems, enabling faster and more efficient data processing in applications such as artificial intelligence, deep learning, and massive parallelization. The research results confirm the theoretical assumptions about the limitations of traditional vertical scaling and indicate the need for applying alternative architectures to achieve optimal computational efficiency.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:162:603186
Study programmeTitle: Undergraduate professional study in Information Technology
Study programme type: professional
Study level: undergraduate
Academic / professional title: prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka informacijskih tehnologija (prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka informacijskih tehnologija)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsOpen access
Terms of useLicence In copyright icon
Created on2024-11-25 10:52:02