<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Використання графічних процесорів для підвищення продуктивності паралельних обчислень

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorОзерчук, Д. А.uk
dc.contributor.advisorРоманюк, О. Н.uk
dc.titleВикористання графічних процесорів для підвищення продуктивності паралельних обчисленьuk
dc.date.issued2021
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationОзерчук Д. А. Використання графічних процесорів для підвищення продуктивності паралельних обчислень [Електронний ресурс] / Д. А. Озерчук; наук. кер.О. Н. Романюк // Тези доповідей Всеукраїнської науково-практичної Інтернет-конференції студентів, аспірантів та молодих науковців «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи» (МН-2021), м. Вінниця, 01-14 травня 2021 р. – Електрон. текст. дані. – 2021. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2021/paper/view/13138.uk
dc.relation.ispartofТези доповідей Всеукраїнської науково-практичної Інтернет-конференції студентів, аспірантів та молодих науковців «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи» (МН-2021), м. Вінниця, 01-14 травня 2021 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2021/paper/view/13138
dc.identifier.udc004.925
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/45574
dc.description.abstractУ статті розглянуто можливості та особливості використання графічних процесорів для підвищення продуктивності паралельних обчислень.uk
dc.description.abstractThis paper examines using graphics processing unit (GPU) to increase parallel computing efficiency, its potential and features.en
dc.subjectграфічний процесорuk
dc.subjectпаралельні обчисленняuk
dc.subjectпаралелізм данихuk
dc.subjectgraphics processing uniten
dc.subjectparallel computingen
dc.subjectdata parallelismen
dc.subjectSIMDen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesHow Much Data Is Created Every Day in 2020? [Електронний ресурс] Режим доступу: https://techjury.net/blog/how-muchdata-is-created-every-day/en
dc.relation.referencesMittal S. A Survey of CPU-GPU Heterogeneous Computing Techniques. // ACM Computing Surveys. July 2015. Article No.: 69. [Електронний ресурс] Режим доступу: https://dl.acm.org/doi/10.1145/2788396en
dc.relation.referencesHasan K., Chatterjee A., Radhakrishnan S., Antonio J. Performance Prediction Model and Analysis for Compute-Intensive Tasks on GPUs. // Network and Parallel Computing. NPC 2014. Lecture Notes in Com-puter Science, vol 8707. Springer, Berlin, Heidelberg. [Електронний ресурс] Режим доступу: https://doi.org/10.1007/978-3-662-44917-2_65.en
dc.relation.referencesFlynn’s Taxonomy. Encyclopedia of Parallel Computing [Електронний ресурс] Режим доступу: https://link.springer.com/referenceworkentry/10.1007%2F978-0-387-09766-4_2en
dc.relation.referencesDu P., Weber R., Luszczeka P., Tomova S., Petersona G., Dongarraab J. From CUDA to OpenCL: Towards a performanceportable solution for multi-platform GPU programming // Parallel Computing.Volume 38, Issue 8, August 2012, Pages 391-407. [Електронний ресурс] Режим доступу: https://doi.org/10.1016/j.parco.2011.10.002en
dc.relation.referencesMittal S. A Survey of Methods For Analyzing and Improving GPU Energy Efficiency. // ACM Computing Surveys. August 2014. Article No.: 19. [Електронний ресурс] Режим доступу: https://dl.acm.org/doi/10.1145/2636342en
dc.date.accessioned2025-03-18T14:47:24Z
dc.date.available2025-03-18T14:47:24Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
13138.pdf
Розмір:
286,63 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис:
Завантажити

Зібрання

Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2021)