Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Efektivní komunikace v multi-GPU systémech
Špeťko, Matej ; Jaroš, Jiří (oponent) ; Vaverka, Filip (vedoucí práce)
Po predstavení CUDA technológie od Nvidie môžu byť na grafických kartách počítané všeobecné výpočty. Grafické karty sú v podstate paralelné procesory s vysokým výpočtovým výkonom. Moderné superpočítače bývajú vybavené grafickými kartami ako akcelerátormi. Pri niektorých aplikáciách však výkon jednej grafickej karty nestačí a ich výpočet musí byť rozdelený medzi niekoľko grafických kariet. Počas výpočtu je potrebné vymieňať medzi grafickými kartami čiastkové výsledky. Táto komunikácia značne brzdí výpočet a preto je potrebné skúmať metódy efektívnej komunikácie medzi grafickými kartami - metódy ktoré menej zapájajú CPU, znižujú odozvu a zdieľajú systémové zásobníky. V tejto diplomovej práci je skúmaná komunikácia grafických kariet v rámci jedného uzla aj v rámci celého superpočítača. Hlavný dôraz je na technológie GPUDirect od Nvidie a CUDA-Aware MPI. Následne je predstavený k-Wave toolbox, aplikácia pre simuláciu šírenia akustických vĺn. Táto aplikácia je akcelerovaná pomocou CUDA-Aware MPI. Do tejto aplikácie je taktiež pridaná podpora peer-to-peer prenosov pomocou CUDA Inter-process Communication.
Efektivní komunikace v multi-GPU systémech
Špeťko, Matej ; Jaroš, Jiří (oponent) ; Vaverka, Filip (vedoucí práce)
Po predstavení CUDA technológie od Nvidie môžu byť na grafických kartách počítané všeobecné výpočty. Grafické karty sú v podstate paralelné procesory s vysokým výpočtovým výkonom. Moderné superpočítače bývajú vybavené grafickými kartami ako akcelerátormi. Pri niektorých aplikáciách však výkon jednej grafickej karty nestačí a ich výpočet musí byť rozdelený medzi niekoľko grafických kariet. Počas výpočtu je potrebné vymieňať medzi grafickými kartami čiastkové výsledky. Táto komunikácia značne brzdí výpočet a preto je potrebné skúmať metódy efektívnej komunikácie medzi grafickými kartami - metódy ktoré menej zapájajú CPU, znižujú odozvu a zdieľajú systémové zásobníky. V tejto diplomovej práci je skúmaná komunikácia grafických kariet v rámci jedného uzla aj v rámci celého superpočítača. Hlavný dôraz je na technológie GPUDirect od Nvidie a CUDA-Aware MPI. Následne je predstavený k-Wave toolbox, aplikácia pre simuláciu šírenia akustických vĺn. Táto aplikácia je akcelerovaná pomocou CUDA-Aware MPI. Do tejto aplikácie je taktiež pridaná podpora peer-to-peer prenosov pomocou CUDA Inter-process Communication.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.