МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ
БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Механико-математический факультет
Кафедра математической кибернетики
Коншин
Андрей Сергеевич
GPGPU: OPENCL, OPENMP, CUDA И GLSL НА ЦЕЛЕВЫХ ПЛАТФОРМАХ ДЛЯ ВЫЧИСЛЕНИЙ
Дипломная работа
Научный руководитель:
кандидат физ.-мат. наук,
доцент кафедры
математической кибернетики
Допущен к защите
«____» ___________ 2017 г.
Заведующий кафедрой
математической кибернетики
профессор, доктор физико-математических наук
Минск, 2017
РЕФЕРАТ
Дипломная работа содержит
- 66 страниц,
- 4 иллюстрации (рисунков),
- 5 таблиц,
- 2 приложения,
- 8 использованных источников.
Ключевые слова: НЕСПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ НА ГРАФИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОРАХ, CUDA, OPENGL, ГРАФИЧЕСКИЙ ПРОЦЕССОР, ЦЕНТРАЛЬНЫЙ ПРОЦЕССОР, ПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ.
В дипломной работе рассматривается разработка программ на графическом и центральном процессоре, производительность программ, особенности архитектуры ЦПУ и ГПУ, технологии для программирования наиболее быстрого вычисления.
Целью дипломной работы является разработка программ на CUDA, OpenGL, OpenMP для максимально производительных вычислений с различными ресурсами ПК и с различными данными в задачах.
В дипломной работе получены следующие результаты:
1) Выявлены узкие места и проблемы на разных платформах для вычислений;
2) Разработаны программы на различных технологиях с различными исходными данными;
3) Проведены тесты и сравнения разработанных программ и сформулированы основные принципы разработки наиболее производительных вычислений.
Дипломная работа носит практический характер. Полученные данные могут быть использованы программистами и компаниями с ограниченным бюджетом и человеческими ресурсами для решения своих задач и задач их клиентов.
Дипломная работа выполнена автором самостоятельно.
РЭФЕРАТ
Дыпломная работа змяшчае:
- 66 старонак,
- 4 ілюстраціі (малюнка),
- 5 табліц,
- 2 дадаткі,
- 8 выкарастаных літаратурных крыніцы.
Ключавыя словы: НЕСПЕЦЫЯЛІЗАВАНЫХ ВЫЛІЧЭННІ НА ГРАФІЧНЫХ ПРАЦЭСАРАЎ, CUDA, OPENGL, ГРАФІЧНЫ ПРАЦЭСАР, ЦЭНТРАЛЬНЫ ПРАЦЭСАР, ПРАДУКЦЫЙНЫЯ ВЫЛІЧЭННЯ.
У дыпломнай рабоце разглядаецца распрацоўка на графічным і цэнтральным працэсары, прадукцыйнасць праграм, асаблівасці архітэктуры ЦПП і ГПП, тэхналогіі для праграмавання найбольш хуткага вылічэнні.
Мэтай дыпломнай работы з'яўляецца распрацоўка праграм на CUDA, OpenGL, OpenMP для максімальна прадукцыйных вылічэнняў з рознымі рэсурсамі ПК і з рознымі дадзенымі ў задачах.
У дыпломнай рабоце атрыманы наступныя вынікі:
1) Выяўлены вузкія месцы і праблемы на розных платформах для вылічэнняў;
2) Распрацаваны праграмы на розных тэхналогіях з рознымі зыходнымі дадзенымі;
3) Праведзены тэсты і параўнання распрацаваных праграм і сфармуляваны асноўныя прынцыпы распрацоўкі найбольш прадукцыйных вылічэнняў.
Дыпломная работа носіць практычны характар. Атрыманыя дадзеныя могуць быць выкарыстаны праграмістамі і кампаніямі з абмежаваным бюджэтам і чалавечымі рэсурсамі для вырашэння сваіх задач і задач іх кліентаў.
Дыпломная работа выканана аўтарам самастойна.
ABSTRACT
Thesis contains
- 66 pages,
- 4 illustrations (figures),
- 5 tables,
- 2 attachments,
- 8 used sources.
Key words: GENERAL-PURPOSE COMPUTING FOR GRAPHICS PROCESSING UNITS, CUDA, OPENGL, GRAPHICS PROCESSING UNIT,, CENTRAL PROCESSING UNIT, PERFORMANCE COMPUTING.
Thesis is describing developing programs using graphical and central processor, program performance, features of the architecture of CPU and GPU, program technologies for increasing calculation speed.
The goal of Thesis is to develop programs using CUDA, OpenGL, OpenMP for maximizing calculating performance with different PC resources and data in tasks.
Thesis contains the next results:
4) Bottlenecks and problems on different platforms for calculation have been identified;
5) Programs have been developed using different technologies with different source data;
6) Testing and comparing of different programs has been made. Main principles of developing the most performance computing have been formulated.
Thesis is practical. Received data can be used by program engineers and companies with limited budget and human resources for resolving their and their customer’s tasks.
The graduated work was written by the author himself.
