Засоби CUDA для оброблення матричних даних великих розмірів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЯременко, Вадим Сергійович
dc.contributor.authorАвраменко, Андрій Віталійович
dc.date.accessioned2023-05-17T14:58:52Z
dc.date.available2023-05-17T14:58:52Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractУ даній роботі основним завданням було дослідити платформу CUDA для побудови систем обробки матричних даних. У ході дослідження фреймворку, було визначено основні особливості архітектури сучасних графічних прискорювачів, досліджено модель памʼті, проаналізовано особливості програмування під масово-паралельні архітектури. За допомогою матриць можна описати більшу частину інженерних задач. Оскільки обробка матричних даних є однією з основних операцій, що виникають під час вирішення складних задач, то критично важливо мати можливість швидко виконувати типові операції над матрицями. Результатом даної роботи є сформовані підходи для адаптації алгоритмів для реалізації на GPU, а також набір тестів що висвітлюють переваги графічного прискорювача над центральним процесором. Загальний обсяг роботи: 73 сторінки, 24 рисунків, 7 таблиць, 20 посилань.uk
dc.description.abstractotherThe main purpose of this thesis was to research the CUDA platform for eligibility of building large matrix data processing systems. During the research of the framework, the main features of modern graphics processing unit’s architecture were discovered, the memory model was examined and the main distinctive features of programming massively-parallel architectures were examined. Most of the engineering problems can be described in terms of matrices. As matrix processing is one of the most common operations when solving hard problems, it is crucially important to perform typical matrix operations. The result of this thesis includes a number of ways to adapt existing matrix algorithms to craft an effective GPU implementation and also a set of benchmarks which illustrates the advantages of using GPU over CPU. Total workload: 73 pages, 24 figures, 7 tables, 20 references.uk
dc.format.extent73 с.uk
dc.identifier.citationАвраменко, А. В. Засоби CUDA для оброблення матричних даних великих розмірів : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Авраменко Андрій Віталійович. - Київ, 2021. - 73 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/55808
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectвисокопродуктивні обчисленняuk
dc.subjectрозріджені матриціuk
dc.subjectCUDAuk
dc.subjectBLASuk
dc.subjecthigh-performance computinguk
dc.subjectsparse matricesuk
dc.titleЗасоби CUDA для оброблення матричних даних великих розмірівuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Avramenko_bakalavr.pdf
Розмір:
1.3 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