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Diese Arbeit soll sich mit dem Erstellen von High Dynamic Range Images beschäftigen und damit, es den Fotografen ein wenig leichter zu machen. Ein Algorithmus zum Entfernen von Bildartefakten wird ausgewählt und parallel unter Nutzung der NVIDIA CUDA API implementiert. Der dadurch erzielte Geschwindigkeitszuwachs macht dieses Verfahren tauglich für den Einsatz in Bildbearbeitungsprogrammen.
Ein wichtiges Themengebiet der Forschung ist die Beschleunigung von Berechnungen mittels Parallelisierung von Algorithmen. Grafikprozessoren, die für den General Purpose Computation on GPU’s (GPGPU) Betrieb geeignet sind, bieten eine aktuelle Möglichkeit der Parallelisierung. Anhand dieser Grafikkarten ist es möglich, die hohe Leistung der Grafikprozessoren zur Berechnung wissenschaftlicher Aufgabenstellungen zu nutzen. In dieser Arbeit wird ein Algorithmus zur Ausrichtung von Belichtungsreihen, die bei der High-Dynamic-Range (HDR) Fotografie genutzt werden, ausgewählt und auf der Grafikkartenarchitektur von NVIDIA parallelisiert.
In dieser Arbeit wird eine von P. Ahlrichs und B. Dünweg entwickelte Methode [Ahlrichs und Dünweg, 1998] zur Simulation von Polymeren in Flüssigkeiten auf dem Cell-Prozessor implementiert. Dabei soll der Frage nachgegangen werden, wie performant der Cell-Processor in der Lage ist diese Simulation zu berechnen.
Zur Simulation der Polymere wird eine Molekular-Dynamik Simulation genutzt. Die Monomere der Polymerketten werden durch ein Kugel-Feder Modell gekoppelt. Die einzelnen Monomere der Polymere werden als einfache Punktteilchen betrachtet. Dies ermöglicht eine Interaktion der Monomere, unabhängig von deren Zeit- und Längenskalen, mit der Flüssigkeitssimulation durch Reibung. Die Flüssigkeit wird in dieser Arbeit durch die Lattice-Boltzmann-Methode simuliert.