GPU based heterogeneous systems provide a peak performance in the order of TFlop/s and an advantageous ratio between performance and energy consumption. However, reaching high performance on GPUs is often a difficult task. This thesis proposes advanced optimization techniques that allow for efficiently porting a set of sparse grid algorithms to GPUs. The performance obtained on GPUs is improved using an auto-tuning strategy whereas full utilization of the heterogeneous system is ensured using different load balancing schemes.     «

GPU based heterogeneous systems provide a peak performance in the order of TFlop/s and an advantageous ratio between performance and energy consumption. However, reaching high performance on GPUs is often a difficult task. This thesis proposes advanced optimization techniques that allow for efficiently porting a set of sparse grid algorithms to GPUs. The performance obtained on GPUs is improved using an auto-tuning strategy whereas full utilization of the heterogeneous system is ensured using di...     »

GPU-basierte, heterogene Systeme bieten eine theoretische Spitzenleistung im TFLOP-Bereich und ein günstiges Verhältnis zwischen Leistung und Stromverbrauch. Es ist jedoch eine anspruchsvolle Aufgabe eine GPU bestmöglich auszunutzen. Diese Dissertation schlägt eine Reihe von fortschrittlichen Optimierungstechniken vor, die eine effiziente Portierung von Algorithmen auf dünnen Gittern auf die GPU erlauben. Mit Hilfe automatischer Optimierung wird die Leistung der GPU-Implementierung verbessert und durch Lastverteilung wird die Auslastung heterogener Systeme optimiert.     «

GPU-basierte, heterogene Systeme bieten eine theoretische Spitzenleistung im TFLOP-Bereich und ein günstiges Verhältnis zwischen Leistung und Stromverbrauch. Es ist jedoch eine anspruchsvolle Aufgabe eine GPU bestmöglich auszunutzen. Diese Dissertation schlägt eine Reihe von fortschrittlichen Optimierungstechniken vor, die eine effiziente Portierung von Algorithmen auf dünnen Gittern auf die GPU erlauben. Mit Hilfe automatischer Optimierung wird die Leistung der GPU-Implementierung verbessert un...     »