Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

1

GPU : niezbędna i czysta energia na lotniskach : najnowsze i przyjazne dla środowiska osiągnięcia z dziedziny dostarczania energii elektrycznej do samolotów

100%

Marcinkowski M.

Drogi : lądowe, powietrzne, wodne

|

2009

|

tom [nr] 7-8 (16)

60--64

PL

Obecnie wszystkie porty lotnicze na świecie dążą do zwiększenia liczby obsługiwanych pasażerów, jednocześnie starając się ograniczać negatywny wpływ na środowisko. Jednym z ważnych zagadnień z tym związanych jest dostarczanie energii elektrycznej do samolotów odrzutowych, turbośmigłowych oraz śmigłowców podczas ich oczekiwania na płycie postojowej.

EN

Today the aviation industry faces a double-edged challenge: a steady and sustained increase in passenger numbers together with pressure to reduce its environmental impact, particularly fuel and energy consumption. The aviation industry is under pressure to reduce fuel and energy consumption. According to our calculations, the industry is able to reduce CO2 emissions as well as cutting 75% off operational cost if they turn off the aircraft APU and swith on electrical ground power systems.

2

The research for the auxiliary power unit APU and its work characteristics of BJD6100HEV series hybrid electric bus

99%

Wang Y.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2012

|

tom R. 88, nr 3b

93-96

EN

In this paper, the auxiliary power unit APU and its work characteristics of the BJD6100HEV Series Hybrid Electric Vehicle (SHEV) is mainly researched. Through comparing calculation, the type selection designs of auxiliary power unit APU and other key parts are determined.

PL

Zbadano zewnętrzny układ APU w zastosowaniu do hybrydowych samochodów elektrycznych. Zaproponowano kryteria doboru parametrów układu.

3

AMD APU systems as a platform for scientific computing

85%

Krużel F. , Banaś K.

Computer Methods in Materials Science

|

2015

|

tom Vol. 15, No.2

362--369

EN

In our current work we investigate the possibility of using modern AMD APU architecture in scientific and technical computing. The architecture combines both a CPU and a GPU in a single Accelerated Processing Unit, which theoretically allows for shortening the time of exchanging the data between the two hardware units. This capability solves the problem of performance bottleneck related to the exchange of data between the CPU and GPU memory. Due to the structure of this architecture, it can be considered as a natural evolution of the concept presented in the IBM PowerXCell processors that have been tested during our past research (Krużel & Banaś, 2013). As reference systems we use both a system based on similar AMD architecture and a specialized Nvidia Tesla Accelerator card. Moreover, due to comparable characteristics of the CPU and GPU parts of APU we have run our computations on both hardware units separately to see the difference in performance. For testing we used our previously developed finite element numerical integration algorithm implemented in OpenCL programming framework. This algorithm has been tested with various organizations of memory and computing techniques to fully check the hardware capabilities of the APU architecture, both in terms of data exchange and calculations acceleration. Our research brings an answer to the question whether this architecture is the right future for scientific computing and whether in the next few years will be able to play a significant role in many areas of computational science.

PL

W naszej obecnej pracy badamy możliwość wykorzystania nowoczesnej architektury AMD APU do wykonywania obliczeń naukowo-technicznych. Architektura ta łączy w sobie jednostki CPU i GPU w pojedynczym APU (Accelerated Processing Unit), co teoretycznie pozwala na przyspieszenie czasu wymiany danych pomiędzy poszczególnymi jednostkami obliczeniowymi. Możliwość ta rozwiązuje problem „wąskiego gardła", który związany jest z wymianą danych pomiędzy pamięciami CPU i GPU. Ze względu na budowę architekturę tę można uznać za naturalną ewolucję rozwiązania zaprezentowanego w procesorach IBM Power XCell, które były przez nas badane wcześniej (Krużel & Banaś, 2013). W celu porównania uzyskanych wyników użyliśmy zarówno systemu opartego na podobnej architekturze AMD, jak i systemu wyposażonego w specjalistyczną kartę Nvidia Tesla. Ponadto, ze względu na porównywalne cechy CPU i GPU wbudowanych w APU przeprowadziliśmy nasze obliczenia dla każdej z części oddzielnie, aby zobaczyć różnicę pomiędzy obliczeniami na CPU a GPU w tak zintegrowanym układzie. Do testów użyliśmy opracowanego przez nas wcześniej algorytmu całkowania numerycznego zaimplementowanego w środowisku programistycznym OpenCL. Algorytm ten został przetestowany z różnymi opcjami organizacji pamięci i obliczeń, aby w pełni sprawdzić-możliwości sprzętowe architektury APU, zarówno w zakresie wymiany danych, jak i przyśpieszenia obliczeń. Wynikiem pozytywnych rezultatów naszych badań jest stwierdzenie, że nowoczesne architektury AMD APU są przyszłościowe w kontekście obliczeń naukowych i w następnych latach będą mogły odgrywać znaczącą rolę w dziedzinie przyspieszania obliczeń.