Булах, Богдан ВікторовичДурда, Роман Євгенович2023-02-182023-02-182022-06Дурда, 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.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/52753У 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.ukСЛАРграфічний процесорцентральний процесорC++розріджена матрицяметод градієнтного спускуметод спряжених градієнтівпаралельні обчисленняGPGPUOpenCLMatrix-Market formatSLAEGPUCPUsparse matrixsteepest descent methodconjugate gradient methodparallel computingBachelor Thesis93 с.