title: Compartments flooding simulation using general purpose GPU computations
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Иващенко Андрей Игоревич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Ivasenko Andrej Igorevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Кириченко Валерий Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kiricenko Valerij Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Ганкевич Иван Геннадьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Gankevic Ivan Gennadevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:50:54Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:50:54Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 054645
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26472
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе рассматривается использование видеокарты для ускорения вычислений, связанных с моделированием затопления отсеков, в рамках проекта виртуального полигона. Для решения задачи были применены различные методы оптимизации производительности, доступные в рамках использованной технологии OpenCL. Была исследована производительность программного решения при различных входных данных. По результатам тестирования использование GPU дало прирост скорости работы по сравнению с исполнением одном потоке центрального процессора до 38 раз.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this paper, we consider the use of GPU to accelerate the simulation of compartment flooding as a part of the virtual testbed. Various performance optimization methods supported by the OpenCL framework were applied to solve the problem. We assessed the performance of the solution with various inputs. According to the test results, the use of GPGPU allowed to increase the performance up to 38 times compared to the execution on a single processor thread.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: параллельные вычисления
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: OpenCL
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: GPGPU
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: затопление отсеков
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: виртуальный полигон
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: parallel computing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: OpenCL
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: GPGPU
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: compartment flooding
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: virtual testbed
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Compartments flooding simulation using general purpose GPU computations
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Моделирование затопления отсеков с использованием вычислений общего назначения на видеокарте
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: thesis.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26472/1/thesis.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 815,62 kB
resources.filename: reviewSV_Kiricenko_otzyv.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26472/2/reviewSV_Kiricenko_otzyv.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 440,28 kB