Детальная информация

Название: 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»
Авторы: Мартиновс Дмитрийс
Научный руководитель: Туральчук Константин Анатольевич
Другие авторы: Пархоменко Владимир Андреевич
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2021
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: GPU; CUDA; ILGPU; анализ; производительность; analysis; performance
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Бакалавриат
Код специальности ФГОС: 02.03.03
Группа специальностей ФГОС: 020000 - Компьютерные и информационные науки
Ссылки: Отзыв руководителя; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2021/vr/vr21-2541
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи: ru\spstu\vkr\14203

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

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.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Внешние организации №2 Все Прочитать
Внешние организации №1 Все
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №2) Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №1)
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 10
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика