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dc.contributor.advisorMartinotto, André Luis
dc.contributor.authorGrisa, Maurício
dc.contributor.otherAdami, André Gustavo
dc.contributor.otherDorneles, Ricardo Vargas
dc.date.accessioned2016-12-21T18:40:29Z
dc.date.available2016-12-21T18:40:29Z
dc.date.submitted2010
dc.identifier.urihttps://repositorio.ucs.br/handle/11338/1429
dc.descriptionO uso do paralelismo tem aumentado consideravelmente nas aplicações desk-top. Devido a limitações físicas, os processadores têm sido projetados com múltiplos núcleos de processamento, tornando assim o uso da programa ção paralela essencial. Recentemente, as unidades de processamento graças (GPUs) emergiram como um poderoso dispositivo de computa ção paralela, atingindo níveis de processamento que ultrapassam os processadores das unidades centrais de processamento (CPUs). O presente trabalho consiste na implementa ção do método do Gradiente Conjugado utilizando GPU Computing, mais especificadamente através da utilização do modelo de programa ção CUDA. Nessa implementa ção, a GPU foi utilizada para executar o método do Gradiente Conjugado e, deste modo, foi avaliado o tempo de processamento necessário para a obtenção da solução do sistemas lineares em comparação com uma implementação sequencial. Para a realização dos testes, foram utilizadas algumas matrizes disponíveis de repositório online Matrix Market (sic).pt_BR
dc.language.isoptpt_BR
dc.subjectArquitetura de computadorpt_BR
dc.subjectProgramação (Computadores)pt_BR
dc.subjectUnidades de processamento gráficopt_BR
dc.titleGPU Computing: implementação do método do Gradiente Conjugado utilizando CUDApt_BR
dc.typeMonografiapt_BR
mtd2-br.advisor.instituationUniversidade de Caxias do Sulpt_BR
mtd2-br.program.nameBacharelado em Ciência da Computaçãopt_BR


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