У дипломній роботі були досліджені архітектури різноманітних графіч-них прискорювачів. Також була формалізована задача прискорення обробки відеоданих. Були вивчені методики обробки відеоданих, особливості структури зо-бражень та технічні характеристики різних відеокарт. Розглянуто можливості технології CUDA та обрана оптимальна для поставленої задачі бібліотека. Розроблено програмний продукт "Puzzle jump", який взято за експериме-нтальний об'єкт прискорення. Прискорення виконано за допомогою бібліотеки NPP технології CUDA. За основу був взятий метод сегментації Mean Shift. Про-ведений аналіз отриманих результатів та порівняння продуктивності сегмента-ціі ображення на ЦП та графічному прискорювачі. ГРАФІЧНИЙ ПРИСКОРЮВАЧ, CUDA, ПАРАЛЛЕЛЬНІ ОБЧИСЛЕННЯ, МУЛЬТИПРОЦЕСОРИ, NVIDIA, MEAN SHIFT In the work the architectures of different types of graphic processors have been studied. In addition, a problem of image data processing was fomalized. Also the methods of image data processing were viewed and technical features of various GPUs were studied. The software "Puzzle jump" was developed, which acts like an experimental object. The acceleration was reached with help of NPP library of CUDA technology. The Mean Shift method was taken as basic for segmentation. The reached results were analized and made a comparation of image segmentation performance by means of GPU and CPU. GRAPHIC ACCELERATOR, CUDA, PARALLEL COMPUTING, MULTIPROCESSORS, NVIDIA, MEAN SHIFT
