Оптимизация ресурсоёмких вычислительных задач на графическом процессоре
Автор: Сытник Александр Александрович, Ивженко Сергей Петрович, Гвоздюк Илья Вячеславович
Журнал: Известия Самарского научного центра Российской академии наук @izvestiya-ssc
Рубрика: Информатика, вычислительная техника и управление
Статья в выпуске: 4-4 т.18, 2016 года.
Бесплатный доступ
Произведён анализ возможности запуска вычислительных задач на графических процессорах (GPU), исследовано, за счёт чего достигается такая эффективность и какие меры необходимо предпринять, для её достижения. В работе продемонстрировано преимущество вычислений на графических процессорах в задачах общего назначения, на примере работы с матрицами, которое было достигнуто за счёт оптимизации кода для выполнения в параллельном режиме на GPU. Авторами предлагается программная библиотека, предоставляющая API для выполнения задач обработки массивов данных, с оптимизацией для выполнения на графическом процессоре.
Параллельные вычисления, графический процессор, производительность, матрицы
Короткий адрес: https://sciup.org/148204778
IDR: 148204778
Список литературы Оптимизация ресурсоёмких вычислительных задач на графическом процессоре
- Адинец А., Воеводин В. Графический вызов суперкомпьютерам. URL: http://www.osp.ru/os/2008/04/5114497 (дата обращения 20.09.2016).
- Дымченко Л. Параллельные вычислительные процессоры NVIDIA: настоящее и будущее. URL: http://nvworld.ru/articles/cuda_parallel/(дата обращения 20.09.2016).
- Максимов А.А., Папшев С.В. Индексы и периоды нечетких матриц//Вестник Саратовского государственного технического университета. 2011. № 55. С. 147-157.
- Хомюк С.С. Использование графического процессора для решения задач общего назначения.//Информационные технологии и математическое моделирование (ИТММ -2008): Материалы VII Всероссийской научно-практической конференции с международным участием (14-15 ноября 2008). Томск. Изд-во Том. ун-та, 2008. Ч1. С. 132-134
- Tarditi D., Puri S., Oglesby J. Accelerator: Using Data Parallelism to Program GPUs for General-Purpose Uses. Microsoft Research, 2006. 11 с.
- GPGPU: General Purpose Computation on Graphics Hardware/D. Luebke, M. Harris, J. Kruger, и др. SIGGRAPH, 2005. 277 c.
