Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2122U006351, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Дослідження засобів мови Java для обробки даних на графічних процесорах Автор Дзюбчик Олександр ЛеонідовичDziubchyk Oleksandr Leonidovych Дата публікації 01-06-2022 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/52755 Видання Київ Опис У цій роботі було досліджено засоби мови Java для обробки даних на графічних процесорах. У ході дослідження було проаналізовано базові відмінності між паралельними обчисленнями на CPU та GPU, програмні та апаратні особливості програмно-апаратної архітектури CUDA. Java має набір інструментів як низького рівня абстракції (JCuda, Jocl), так і високого (TornadoVM, Aparapi). Використання відеокарт для обчислень специфічного типу, тобто алгоритмів, що можна класифікувати як SIMD, може прискорити виконання програми більш ніж в 200 разів (залежно від алгоритму, об’єму даних та відеочіпу), порівняно з послідовним виконанням цього ж алгоритму, тоді як паралельне виконання на CPU прискорює програму в 2.5 – 3 рази. Результатом даної роботи є сформовані методичні рекомендації по налаштуванню середовища і встановлення різних Java інструментів, що можуть бути використані студентами або програмістами, що тільки починають знайомство з цією областю програмування. Загальний обсяг роботи: 97 сторінок, 12 рисунків, 8 таблиць, 22 посилання, 2 додатки. The goal of this work is to investigate the tools of the Java programming language for data processing on GPU. The study analyzed the basic differences between parallel computing on the CPU and GPU, software and hardware features of the CUDA architecture. Java has a set of tools for both low-level abstraction (JCuda, Jocl) and high (TornadoVM, Aparapi). Using video cards for specific type calculations, ie algorithms that can be classified as SIMD, can speed up program execution more than 200 times (depending on the algorithm, data volume and video chip), compared to sequential execution of the same algorithm, while parallel execution on the CPU speeds up the program 2.5 - 3 times. The result of this work is the formed guidelines for setting up the environment and installing various Java tools that can be used by students or programmers who are just beginning to get acquainted with this area of programming. The total volume of work: 97 pages, 12 figures, 8 tables, 22 links, 2 appendix. Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити