Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 ASOS INDEKS
 Görüntüleme 30
Performance comparison of gauss - Jordan elimination method using OpenMP and CUDA
2012
Dergi:  
Current Proceedings on Technology
Yazar:  
Özet:

  It is important to obtain the results of methods that are used in solving scientific and engineering problems rapidly for users and application developers. Parallel programming techniques have been developed alongside serial programming because the importance of performance has been increasing day by day while developing computer applications.Various methods such as Gauss Elimination (GE) Method, Gauss-Jordan Elimination (GJE) Method, Thomas Method, etc. have been used in solution of Linear Equation System (LES). In this study, performance comparison is done using Open Multi-Processing (OpenMP) and Compute Unified Device Architecture (CUDA) for nxn matrix via GJE Method. GJE Method is a variant of GE which is used in solving linear system equations (Ax=B). Each step of GJE Method solution algorithm is independent from each other and also the method is appropriate for parallel computing structure; therefore, this method is preferred within the scope of this study. Application coded in C programming language is developed using OpenMP and CUDA. OpenMP is an Application Program Interface that allows parallel programming using compiler directives on Central Processing Unit (CPU). CUDA is known as NVIDIA’s parallel computing architecture and it enables significant increases in computing performance by the Graphics Processing Unit (GPU).Application is realized on Intel Core 2 Quad CPU Q8200 2.33 GHz processor, GeForce 9500 GT graphic card. It is observed that application using Grid-Block-Thread structure and optimized with CUDA displays higher performance than OpenMP in terms of time. 

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler












Current Proceedings on Technology

Dergi Türü :   Uluslararası

Current Proceedings on Technology