Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  Markovian models
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
In this article we investigate some computational aspects of GPU-accelerated matrix-vector multiplication where matrix is sparse. Particularly, we deal with sparse matrices appearing in modelling with Markovian queuing models. The model we use for research is a Markovian queuing model of a wireless device. This model describes the device’s behavior during possible channel occupation by other devices. We study the efficiency of multiplication of a sparse matrix by a dense vector with the use of an appropriate, ready-to-use GPU-accelerated mathematical library, namely CUSP. For the CUSP library we discuss data structures and their impact on the CUDA platform for the fine-grained parallel architecture of the GPU. Our aim is to find the best format for storing a sparse matrix for GPU-computation (especially one associated with the Markovian model of a wireless device). We compare the time, the performance and the speed-up for the card NVIDIA Tesla C2050 (with ECC ON). For unstructured matrices (as our Markovian matrices), we observe speed-ups (in respect to CPU-only computations) of over 8 times.
PL
Łańcuchy Markowa są przydatnym narzędziem do modelowania systemów złożonych, takich jak systemy i sieci komputerowe. W ostatnich latach łańcuchy Markowa zostały z powodzeniem wykorzystane do oceny pracy sieci bezprzewodowych. Jednym z problemów jaki się pojawia przy wykorzystywaniu łańcuchów Markowa w modelowaniu sieci są problemy natury obliczeniowej. W artykule zajmiemy się badaniem mnożenia macierzy rzadkiej przez wektor, które jest jedną z głównych operacji podczas numerycznego rozwiązywania modeli Markowowskich. Aby, przyspieszyć czas obliczeń mnożenia macierz rzadkiej przez wektor wykorzystano funkcje z biblioteki CUSP. Biblioteka jest zbiorem funkcji wykonywanych na GPU (ang.Graphics Processing Unit) celem skrócenia czasu obliczeń. Do testowania operacji mnożenia macierzy rzadkiej przez wektor badano macierze z Markowowskiego modelu pracy sieci bezprzewodowej. Model ten opisuje zachowanie urządzenia, gdy kanał transmisyjnych może być zajęty przez inne urządzenia. Macierz przejść wspomnianego modelu jest macierzą rzadką i potrzeba specialnej struktury danych do jej przechowywania, dlatego w artykule dyskutowane są różne struktury danych dla macierzy rzadkich i ich przydatność do obliczen na kartach graficznych. W pracy porównano czas, wydajność i przyspieszenie jakie otrzymano podczas testowania biblioteki CUSP na karcie NVIDIA Tesla C2050 dla niestrukturalnych macierzy rzadkich opisujących model zajętości węzła w sieciach bezprzewodowych przy różnych formatach przechowywania macierzy rzadkich. Dla testowanych macierzy zauważono ośmiokrotne przyspieszenie obliczeń przy wykorzystaniu karty graficznej.
EN
We consider the parallel generation of matrices corresponding to models of congestion control mechanisms' behavior. We develop a piece of software for a cluster architecture and analyze its performance times, amount of communication, each processor's load. The resulting application is scalable and also produces a substantial speedup and efficiency.
PL
Rozważamy równoległą generację macierzy odpowiadających modelom zachowania mechanizmów kontroli zatłoczenia. Rozwijamy oprogramowanie dla architektury klastrowej i analizujemy czasy jego działania, ilość komunikacji, obciążenie każdego z procesorów. Otrzymana aplikacja jest skalowalna i daje znaczące przyśpieszenie oraz efektywność.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.