Abstract
В развитии суперкомпьютерных технологий важную роль играют специализированные аппаратные решения. В настоящее время большинство вычислительных систем максимальной производительности используют математические сопроцессоры различных типов. По этой причине при разработке прикладных программных решений, рассчитанных на реализацию потенциала современных вычислительных платформ, необходимо обеспечить эффективное использование аппаратных ускорителей. В ходе работы над программной системой для моделирования поведения носителей заряда в графене необходимо было решить задачу поддержки ею таких ускорителей и исследовать эффективность полученного решения. С учётом текущей ситуации и перспективы ближайших лет выбор был сделан в пользу ускорителей NVIDIA и программной технологии CUDA. В силу того, что аппаратная архитектура ускорителей NVIDIA имеет принципиальные отличия от архитектуры CPU, а адаптированные для CUDA математические библиотеки не поддерживают весь спектр алгоритмов, использовавшихся в исходной версии программы, потребовалось найти новые решения и оценить их эффективность. В работе представлены особенности реализации поддержки CUDA и результаты сравнительного тестирования полученного решения на примере задачи с реалистическими характеристиками.
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
