PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Wykorzystanie CPU i GPU do obliczeń w Matlabie

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
The use of CPU and GPU for calculations in Matlab
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
W artykule zostały przedstawione wybrane rozwiązania wykorzystujące procesory CPU oraz procesory graficzne GPU do obliczeń w środowisku Matlab. Porównywano różne metody wykonywania obliczeń na CPU, jak i na GPU. Zostały wskazane różnice, wady, zalety oraz skutki stosowania wybranych sposobów obliczeń.
EN
The article presents selected solutions using CPU processors and GPUs for calculations in the Matlab environment. Various methods of performing calculations on the CPU as well as on the GPU were compared. Differences, disadvantages, advantages and effects of using selected calculation methods have been indicated.
Słowa kluczowe
PL
CPU   GPU   Matlab  
EN
CPU   GPU   Matlab  
Rocznik
Tom
Strony
32--35
Opis fizyczny
Bibliogr. 13 poz., rys.
Twórcy
  • Politechnika Lubelska, Instytut Informatyki, Nadbystrzycka 36B, 20-618 Lublin, Polska
Bibliografia
  • [1] MATLAB Product Description - MathWorks Documentation, https://www.mathworkscom/help/matlab/learn_matlab/product-description.html [01.08.2018]
  • [2] K. Banasiak, Algorytmizacja i programowanie w MATLABIE, Wydawnictwo BTC, 2017.
  • [3] Parallel Computing Toolbox - Documentation,https://www.mathworks.com/help/distcomp/ [01.08.2018].
  • [4] J. W. Sut, Y. Kim, MATLAB and Parallel Computing Toolbox, 2014, 99-125.
  • [5] Obliczenia równoległe w środowisku Matlab - MathWorks Video and Webinars, https://www.mathworks.com/videos/parallel-computing-in-matlab-116769.html [01.08.2018].
  • [6] B. Mrozek, „Obliczenia równoległe w Matlab-ie,” Pomiary Automatyka Robotyka, tom R. 15, nr 2, pp. 285-294, 2011.
  • [7] I. Azzini, R. Muresano, M. Ratto, Dragonfly: A multi-platform parallel toolbox for MATLAB/Octave, 2018, 21-42.
  • [8] What is GPU computing?, https://www.boston.co.uk/info/nvidiakepler/what-is-gpu-computing.aspx [01.08.2018].
  • [9] M. Sourouri, J. Langguth, F. Spiga, S. B. Baden. X. Cai, CPU+GPU Programming of Stencil Computations for Resource-Efficient Use of GPU Clusters, 2015, 17-26.
  • [10] Using parfor-loop - MathWorks Documentation,,https://www.mathworks.com/help/distcomp/interactively-run-aloop-in-parallel.html#responsive_offcanvas [01.08.2018].
  • [11] What Is Parallel Computing?, https://www.mathworks.com/help/distcomp/what-is-parallel-computing.html [01.08.2018].
  • [12] Using FFT on the GPU for Spectral Analysis MathWorks – Documentation, https://www.mathworks.com/help/distcomp/examples/using-fft-on-the-gpu-for-spectral-analysis.html [01.08.2018].
  • [13] H. Anzt, M. Gates, J. Dongarra, M. Kreutzer, G. Welling, M. Kohler, Preconditioned Krylov solvers on GPUs, 2017, 32-44.
Uwagi
Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-9f524495-10a6-40ea-931c-8267e4629698
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.