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Originaltitel:
Scalable scientific computing applications for GPU-accelerated heterogeneous systems
Übersetzter Titel:
Skalierbare Anwendungen des Wissenschaftlichen Rechnens für GPU-beschleunigte heterogene Systeme
Autor:
Riesinger, Christoph
Jahr:
2017
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Informatik
Betreuer:
Bungartz, Hans-Joachim (Prof. Dr.)
Gutachter:
Bungartz, Hans-Joachim (Prof. Dr.); Aoki, Takayuki (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
TU-Systematik:
MAT 650d; DAT 780d
Kurzfassung:
In the last decade, graphics processing units (GPUs) became a major factor to increase performance in the area of high performance computing. To exploit the full computational power of GPUs, numerous challenges have to be tackled in the area of parallel programming. In this work, we present approaches to benefit from systems ranging from single-GPU setups to large-scale heterogeneous clusters for three different scientific computing applications, each covering different algorithmic characteristi...     »
Übersetzte Kurzfassung:
Im vergangenen Jahrzehnt entwickelten sich Grafikprozessoren (GPUs) zu einem der wichtigsten Leistungssteigerer im Hochleistungsrechnen. Zahlreiche Herausforderungen des Parallelprogrammierens müssen gemeistert werden damit deren volles Potential an Rechenleistung genutzt werden kann. Wir präsentieren in dieser Arbeit anhand von drei Anwendungen des Wissenschaftlichen Rechnens Ansätze um von einzelnen GPUs bis hin zu großen heterogenen Systemen zu profitieren. Jede Anwendung deckt hierbei unters...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1360268
Eingereicht am:
16.05.2017
Mündliche Prüfung:
07.08.2017
Dateigröße:
4398695 bytes
Seiten:
213
Volltext / DOI:
doi:10.14459/2017md1360268
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20170807-1360268-1-5
Letzte Änderung:
23.08.2017
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