prikaz prve stranice dokumenta Tehnika vertikalnog skaliranja za poboljšanje računalnih performansi
  Preuzmi
PDF 925.87 KB
završni rad
Tehnika vertikalnog skaliranja za poboljšanje računalnih performansi
Zadar: Sveučilište u Zadru, 2024. urn:nbn:hr:162:603186
Buljat, Duje
Sveučilište u Zadru
Odjel za informacijske znanosti

Institucijski repozitorij: Digitalni repozitorij Sveučilišta u Zadru

Citirajte ovaj rad

Buljat, D. (2024). Tehnika vertikalnog skaliranja za poboljšanje računalnih performansi (Završni rad). Zadar: Sveučilište u Zadru. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:162:603186

Buljat, Duje. "Tehnika vertikalnog skaliranja za poboljšanje računalnih performansi." Završni rad, Sveučilište u Zadru, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:162:603186

Buljat, Duje. "Tehnika vertikalnog skaliranja za poboljšanje računalnih performansi." Završni rad, Sveučilište u Zadru, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:162:603186

Buljat, D. (2024). 'Tehnika vertikalnog skaliranja za poboljšanje računalnih performansi', Završni rad, Sveučilište u Zadru, citirano: 29.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:162:603186

Buljat D. Tehnika vertikalnog skaliranja za poboljšanje računalnih performansi [Završni rad]. Zadar: Sveučilište u Zadru; 2024 [pristupljeno 29.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:162:603186

D. Buljat, "Tehnika vertikalnog skaliranja za poboljšanje računalnih performansi", Završni rad, Sveučilište u Zadru, Zadar, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:162:603186

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:162:603186
Podaci o radu
NaslovTehnika vertikalnog skaliranja za poboljšanje računalnih performansi
Naslov (engleski)Vertical Scaling Techniques for Computer Performance Enhancement
AutorDuje Buljat
MentorFrane Urem (mentor)
Član povjerenstvaFrane Urem (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaAnte Panjkota (član povjerenstva)
Član povjerenstvaNeven Pintarić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zadru
(Odjel za informacijske znanosti)
Zadar
Datum i država obrane2024-10-30, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
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.
Sažetak (engleski)
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.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:162:603186
Studijski programNaziv: Informacijske tehnologije
Vrsta studija: stručni
Stupanj studija: prijediplomski
Akademski / stručni naziv: prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka informacijskih tehnologija (bacc. ing. techn. inf.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2024-11-25 10:52:02