Яременко, Вадим СергійовичАвраменко, Андрій Віталійович2023-05-172023-05-172021Авраменко, А. В. Засоби CUDA для оброблення матричних даних великих розмірів : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Авраменко Андрій Віталійович. - Київ, 2021. - 73 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/55808У 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.73 с.ukвисокопродуктивні обчисленнярозріджені матриціCUDABLAShigh-performance computingsparse matricesBachelor Thesis