Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2122U006476, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Процедури вирішення СЛАР з розрідженими матрицями із одночасним застосуванням GPU та CPU обчислень Автор Дурда Роман ЄвгеновичDurda Roman Yevhenovych Дата публікації 01-06-2022 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/52753 Видання Київ Опис У 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. In 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. Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити