Процедури вирішення СЛАР з розрідженими матрицями із одночасним застосуванням GPU та CPU обчислень

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБулах, Богдан Вікторович
dc.contributor.authorДурда, Роман Євгенович
dc.date.accessioned2023-02-18T08:30:16Z
dc.date.available2023-02-18T08:30:16Z
dc.date.issued2022-06
dc.description.abstractenIn this thesis we discussed methods of solving SLAE with sparse matrices, using GPU and CPU, using tools such as programming language C++ and the framework for computing GPGPU – OpenCL. We considered what are the general methods for solving system of linear algebraic equations. Learned how the GPU works and what its advantages and disadvantages are compared to the CPU. Also we explored which methods of solving SLAE with sparse matrices should be used for computing on a graphics processor. The result of this work became the software implementation of two methods for solving SLAE with sparse matrices, and an analysis of the operation of these methods on different GPUs and the CPU itself. This work may be of interest to those who are often confronted with differential equations and solving SLAE with sparse matrices, as well as to those who want to know how a GPU works with an example of using it as a GPGPU using C++ with OpenCL. Total workload: 92 pages, 11 pictures, 12 tables, 15 references.uk
dc.description.abstractukУ даній дипломній роботі були розглянуті методи вирішення СЛАР з розрідженими матрицями, застосовуючи GPU і CPU, з використанням таких інструментів як мова програмування C++ та фреймворк для обчислення GPGPU – OpenCL. Ми розглянули, які взагалі бувають методи для вирішення систем лінійних алгебраїчних рівнянь. Дізналися як працює GPU та в чому її переваги та недоліки порівняно з СPU. Також дослідили, які саме методи розв’язання СЛАР з розрідженими матрицями доцільно використовувати при обчислюванні на графічному процесорі. Результатом же цієї роботи стала програмна реалізація двох алгоритмів для розв’язування СЛАР з розрідженими матрицями, та аналіз роботи цих методів на різних графічних процесорах та самому центральному процесорі. Дана робота може бути цікава для тих, хто часто стикається з диференціальними рівняннями та вирішенням СЛАР з розрідженими матрицями, а також для тих хто хоче дізнатися як працює графічний процесор, з прикладом застосування його як GPGPU, використовуючи C++ з OpenCL. Загальний обсях роботи: 92 сторінки, 11 рисунків, 12 таблиць, 15 посилань.uk
dc.format.page93 с.uk
dc.identifier.citationДурда, Р. Є. SLAE solving procedures with sparse matrices using both GPU and CPU computing : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Дурда Роман Євгенович. - Київ, 2022. - 93 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/52753
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectСЛАРuk
dc.subjectграфічний процесорuk
dc.subjectцентральний процесорuk
dc.subjectC++uk
dc.subjectрозріджена матрицяuk
dc.subjectметод градієнтного спускуuk
dc.subjectметод спряжених градієнтівuk
dc.subjectпаралельні обчисленняuk
dc.subjectGPGPUuk
dc.subjectOpenCLuk
dc.subjectMatrix-Market formatuk
dc.subjectSLAEuk
dc.subjectGPUuk
dc.subjectCPUuk
dc.subjectsparse matrixuk
dc.subjectsteepest descent methoduk
dc.subjectconjugate gradient methoduk
dc.subjectparallel computinguk
dc.titleПроцедури вирішення СЛАР з розрідженими матрицями із одночасним застосуванням GPU та CPU обчисленьuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Durda_bakalavr.pdf
Розмір:
1 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (СП)
Бакалаврські роботи