Porównanie metod obliczeń równoległych OpenMP i CUDA

• Autorzy: Maj, Michał

Warianty tytułu

EN

Comparison of OpenMP and CUDA parallel computations

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Programowanie równoległe oznacza tworzenie programów w taki sposób, by można je było wykonywać równocześnie na wielu procesorach. Na potrzeby niniejszego artykułu napisane zostały dwa programy zrównoleglone – jeden w CUDA C oraz jeden w OpenMP, przeznaczony dla CPU – oraz jeden sekwencyjny (niewspółbieżny). Najszybszym sposobem zrównoleglania okazał się program napisany w CUDA, w którym wykorzystuje się pamięć niekopiowaną. Wadą CUDA jest to, że działa tylko ze sprzętem firmy NVIDIA.

EN

Parallel programming means development of programs, which can be executed truly concurrently on multiprocessor platforms. For current test purposes two parallel programs have been developed – one in CUDA C language, second using OpenMP library. Also equivalent sequential (non-parallel) program has been developed. Most efficient parallelization have been achieved in CUDA program with page-locked memory. CUDA is handicapped by limitation to NVIDIA hardware.

Słowa kluczowe

PL

obliczenia równoległe; OpenMP; CUDA

EN

parallel computations; OpenMP; Compute Unified Device Architecture (CUDA)

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe WSEI. Seria Transport i Informatyka
• Rocznik: 2015
• Tom: T. 5, nr 1
• Strony: 19--27
• Opis fizyczny: Bibliogr. 4 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Maj, Michał

• Wyższa Szkoła Ekonomii i Innowacji w Lublinie

Bibliografia

• [1] Cook S., CUDA Programming. A Developer’s Guide to Paralel Computing with GPUs, Elsevier Inc., Waltham 2013.
• [2] Kirk D., Hwu W., Programming massively Parallel Processors. A Hands-on Approach, Elsevier Inc., Burlington 2010.
• [3] Sanders J., Kandrot E., CUDA w przykładach. Wprowadzenie do ogólnego programowania procesorów GPU, przekł. Ł. Piwko, Wydawnictwo Helion, Gliwice 2012.
• [4] Wikipedia, en.wikipedia.org