Solvic Linear Equations With Conjugate Gradient Method on Opencl Platforms

dc.contributor.advisor Bozkuş, Zeki en_US
dc.contributor.author Sayın, Caner
dc.contributor.author Bozkuş, Zeki
dc.contributor.other Computer Engineering
dc.date.accessioned 2019-07-12T08:40:43Z en_US
dc.date.available 2019-07-12T08:40:43Z en_US
dc.date.issued 2012 en_US
dc.department Enstitüler, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı en_US
dc.department-temp Kadir Has University : Graduate School of Science and Engineering: Computer Engineering en_US
dc.description.abstract The parallelism in GPUs offers extremely good performance on a lot of high-performance computing applications. Linear algebra is one of the areas which can benefit from GPU potential. Conjugate Gradient (CG) benchmark is a significant computation in computing applications. it uses conjugate gradient method that offers numerical solutions onspecific systems of linear equations. The Conjugate Gradient contains a few scalar operations reduction of sums and a sparse matrix vector multiplication. Sparse matrix-vector multiplication is the part where the most computation time is spent. -- Abstract'dan. en_US
dc.description.abstract Grafik işlemci ünitesinin paralelleştirilmesi yüksek performanslı işlem gerektiren uygulamalarda çok büyük performans sağlar. Lineer cebirde bu tür uygulamalar olduğundan dolayı, bu potensiyelden bazı noktalarda yararlanmak gerekir. Bilimsel hesaplama ölçümlerinde, en önemli hesaplamalardan biride eşlenik gradyan metodudur. Bu metod lineer eşitlik içeren berlirli sistemlerde sayısal çözümler sunar. Eşlenik gradyan bir sparse matris-vektör çarpımı, toplama indirgemesi ve bir kaç sayısal işlem içerir. Sparse matris-vektör çarpımı en çok zaman tüketiminin olduğu kısımdır.Bu tezde, Grafik İşlemci Ünitesi (GPU), Eşlenik Gradyan (CG) Metodu, Sıkıştırılmış Sparse satırı (CSR) formatında Sparse matris-vektör çarpımı (SpMxV) , OpenMP ve OpenCL ele alınmıştır. Bu tezin amacı, Eşlenik gradyan metodunun en masraflı kısmı olan sparse matris-vektör çarpımının CSR formatında paralelleştirilmesi ve GPU üzerinde çalıştırılarak performans kazancı elde edilmesidir. Bu amaçla CPU, GPU gibi farklı işlemciler arası çalışabilen programlar yazmaya yarayan OpenCL dili kullanılmıştır. Deneyler GPU üzerinde çalışabilen OpenCL dili ile yapılan uygulamanın, CPU üzerinde çalışan uygulamaya göre çok daha az zaman harcadığını göstermiştir. Ayrıca bir başka paralel programlama dili olan OpenMP ile de karşılaştırılarak; OpenCL ile yazılan uygulamanın OpenMP'ye göre de bazı noktalarda daha iyi olduğu gösterilmiştir. en_US
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.12469/2436
dc.identifier.yoktezid 316493 en_US
dc.language.iso en en_US
dc.publisher Kadir Has Üniversitesi en_US
dc.relation.publicationcategory Tez en_US
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess en_US
dc.title Solvic Linear Equations With Conjugate Gradient Method on Opencl Platforms en_US
dc.type Master Thesis en_US
dspace.entity.type Publication
relation.isAuthorOfPublication 14914cc2-2a09-46be-a429-12ef3a6f5456
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery 14914cc2-2a09-46be-a429-12ef3a6f5456
relation.isOrgUnitOfPublication fd8e65fe-c3b3-4435-9682-6cccb638779c
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery fd8e65fe-c3b3-4435-9682-6cccb638779c

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
CanerSayin.pdf
Size:
1.17 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

Collections