| dc.contributor.author | Денисюк, В. О. | uk |
| dc.contributor.author | Трачук, Д. О. | uk |
| dc.contributor.author | Denysiuk, V. O. | en |
| dc.contributor.author | Trachuk, D. O. | en |
| dc.date.accessioned | 2026-09-17T10:04:41Z | |
| dc.date.available | 2026-09-17T10:04:41Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.identifier.citation | Денисюк В. О., Трачук Д. О. Реалізація паралельного алгоритму швидкого сортування за допомогою технології CUDA // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/28225. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54456 | |
| dc.description.abstract | Розглянуто розробку та програмну реалізацію паралельного алгоритму швидкого сортування з використанням технології CUDA. Проаналізовано існуючі методи сортування з точки зору досягнення високої обчислювальної продуктивності та обґрунтовано вибір інструментів і підходів для створення програмного модуля. Розроблено структуру програмного забезпечення, зокрема діаграми класів, а також визначено доцільне програмне середовище реалізації. У роботі реалізовано паралельний алгоритм із використанням бібліотеки PyTorch та технології CUDA і проведено експериментальне дослідження його продуктивності на наборах даних різного обсягу. Отримані результати підтверджують можливість суттєвого підвищення швидкодії та ефективності програмних систем, що здійснюють обробку великих масивів даних. | uk |
| dc.description.abstract | The development and software implementation of a parallel quick sort algorithm using CUDA technology are considered. Existing sorting methods are analyzed in terms of achieving high computational performance, and the selection of tools and approaches for software module development is justified. The software structure, including class diagrams, is designed, and an appropriate implementation environment is determined. A parallel algorithm is implemented using PyTorch and CUDA, followed by experimental performance evaluation on datasets of different sizes. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/28225 | |
| dc.subject | швидке сортування | uk |
| dc.subject | CUDA | en |
| dc.subject | GPU | en |
| dc.subject | паралельні обчислення | uk |
| dc.subject | продуктивність | uk |
| dc.subject | quick sort | en |
| dc.subject | parallel computing | en |
| dc.subject | performance | en |
| dc.title | Реалізація паралельного алгоритму швидкого сортування за допомогою технології CUDA | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.8 | |
| dc.relation.references | Кнут Д. Е. Мистецтво програмування, том 3: Сортування та пошук. 2-е видання. Вільямс, 2000. 824 с. Новотарський М. А. Алгоритми та методи обчислень. Київ: КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2019. 407 с. Седжвік Р. Алгоритми на C++. Аналіз, структури даних, сортування, пошук. Діасофт, 2001. 496 с. Cormen T. H., Leiserson C. E., Rivest R. L., Stein C. Introduction to Algorithms, Third Edition. MIT Press, 2009. 1312 p. Kirk D. B., Hwu W. W. Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach, Third Edition. Morgan Kaufmann, 2016. 560 p. | uk |
| dc.relation.references | Sanders J., Kandrot E. CUDA by Example: An Introduction to General-Purpose GPU Programming. Addison-Wesley Professional, 2010. 312 p. | en |
| dc.relation.references | Мінайленко Р. М. Паралельні та розподілені обчислення: Навчальний посібник. Кропивницький: Видавець Лисенко В. Ф., 2021. 153 с. | uk |
| dc.relation.references | Satish N., Harris M., Garland M. Designing Efficient Sorting Algorithms for Manycore GPUs // IEEE International Symposium on Parallel & Distributed Processing. 2009. DOI: 10.1109/IPDPS.2009.5161005 | en |
| dc.relation.references | Cederman D., Tsigas P. GPU-Quicksort: A practical Quicksort algorithm for graphics processors // Journal of Experimental Algorithmics. 2010. Vol. 14. Article 1.4. | en |
| dc.relation.references | Paszke A., Gross S., Massa F., et al. PyTorch: An Imperative Style, High-Performance Deep Learning Library // Advances in Neural Information Processing Systems. 2019. Vol. 32. | en |
| dc.relation.references | PyTorch documentation — PyTorch 2.9 documentation [Електронний ресурс] Режим доступу: https://pytorch.org/docs/stable/index.html | en |
| dc.relation.references | NVIDIA CUDA C Programming Guide [Електронний ресурс] Режим доступу: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-cprogramming-guide/ | uk |
| dc.relation.references | CUDA Toolkit Documentation 12.8 [Електронний ресурс] Режим доступу: https://docs.nvidia.com/cuda/archive/12.8.0/ | uk |
| dc.relation.references | PyTorch CUDA Semantics [Електронний ресурс] Режим доступу: https://pytorch.org/docs/stable/notes/cuda.html | uk |