Details

Title Экспериментальное исследование программных средств для разработки на GPU: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 02.03.03 «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем» ; образовательная программа 02.03.03_01 «Информационные системы и базы данных»
Creators Мартиновс Дмитрийс
Scientific adviser Туральчук Константин Анатольевич
Other creators Пархоменко Владимир Андреевич
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint Санкт-Петербург, 2021
Collection Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects GPU; CUDA; ILGPU; анализ; производительность; analysis; performance
Document type Bachelor graduation qualification work
File type PDF
Language Russian
Level of education Bachelor
Speciality code (FGOS) 02.03.03
Speciality group (FGOS) 020000 - Компьютерные и информационные науки
Links Отзыв руководителя; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI 10.18720/SPBPU/3/2021/vr/vr21-2541
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key ru\spstu\vkr\14203
Record create date 9/7/2021

Allowed Actions

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group Anonymous
Network Internet

В данной работе, было проведено сравнение эффективности работы библиотек, заменяющих технологию CUDA на зыке C#. Для анализа были отобраны четыре алгоритма - умножение матриц с глобальной и разделяемой памятью, алгоритм Флойда-Уоршелла и ранговая сортировка. Алгоритмы были реализованы на CUDA и с использованием библиотек ILGPU, CUDAfy и AleaGPU. Были проведены замеры времени работы алгоритмов, на основе которых были предложены рекомендации по использованию библиотек в качестве альтернативы CUDA.

In the given work, CUDA technology and substituting C# libraries working efficiency was compared. Four algorithms were selected the for analysis – matrix multiplication with global and shared memory, the Floyd-Warshall algorithm, and the rank sort algorythm. The algorithms were implemented on CUDA and using the ILGPU, CUDAfy and AleaGPU libraries. Recommendations of the use of libraries as an alternative to CUDA were developed based on algorithms run time measures.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU
Read Print Download
Internet Anonymous

Access count: 12 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics