Original title:
Akcelerace aplikací na GPU v jazyce Python
Translated title:
Acceleration of Python Applications on GPU
Authors:
Turcel, Matej ; Jaroš, Jiří (referee) ; Jaroš, Marta (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2017
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Konvenčne sa v oblasti high performance computing (HPC) používajú prekladané jazyky, ako napríklad C++. Skriptovacie jazyky ako Python sú však pohodlnejšie a vývoj aplikácií je v nich rýchlejší a jednoduchší. Táto práca porovnáva jazyky C++ a Python z hľadiska možnosti akcelerácie výpočtov na grafickej karte. Jej cieľom je ukázať, že skriptovacie jazyky sú taktiež použiteľné na implementáciu HPC aplikácií a poukázať na ich výhody a nevýhody oproti prekladaným jazykom. Za týmto účelom je implementovaných niekoľko programov. Tie pozostávajú z niekoľkých menších testovacích programov a jedného väčšieho programu, riešiaceho výpočtovo náročný problém. Implementácie týchto programov v jazykoch C++ a Python sú porovnané ako z hľadiska výkonu, tak z hľadiska náročnosti implementácie.
Compiled languages, such as C++, are conventionally used in the field of high performance computing (HPC). However, scripting languages like Python are more convenient and application development is quicker and simpler in these languages. This work compares C++ and Python in terms of the possibilities of computation acceleration on graphics card. Its aim is to show that scripting languages are also suitable for the implementation of HPC applications, and point out their advantages and disadvantages compared to compiled languages. To this purpose, a number of programs have been implemented. Several smaller programs for testing purposes and a larger one, implementing a computationally intensive problem. The implementations of these programs in C++ and Python are compared in terms of performance, as well as difficulty of implementation.
Keywords:
acceleration of computation; C++; code size; compiled languages; CUDA; GPU acceleration; graphics card; high performance computing; performance comparison; PyCUDA; Python; scripting languages; akcelerácia na GPU; akcelerácia výpočtu; C++; CUDA; grafická karta; porovnanie výkonu; prekladané jazyky; PyCUDA; Python; skriptovacie jazyky; veľkosť kódu; vysokovýkonné výpočty
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/69777