📄Работа №53236
Тема: Приближенное решение задач динамики осесимметричных тел с использованием технологии CUDA
Тип работы
Бакалаврская работа
Предмет
Математика
Объем:
49 листов
Год:
2016
Просмотров:
282
4270
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Введение 3
1. Постановка задачи 4
1.1 Прямая задача 4
1.2 Обратная задача 5
2. Программирование графического процессора 6
2.1 Общая информация 6
2.3 Основные обозначения 9
3. Вывод основных уравнений 11
4. Решение прямой задачи 13
5. Решение обратной задачи 15
5.1 Определение целевой функции 15
5.2 Применение технологии CUDA 18
5.3 Результаты работы 19
5.4 Сравнение производительности 27
6. Заключение 29
7. Список литературы 30
8. Приложение 31
8.1 Результаты работы программы 31
8.2 Листинг 35
1. Постановка задачи 4
1.1 Прямая задача 4
1.2 Обратная задача 5
2. Программирование графического процессора 6
2.1 Общая информация 6
2.3 Основные обозначения 9
3. Вывод основных уравнений 11
4. Решение прямой задачи 13
5. Решение обратной задачи 15
5.1 Определение целевой функции 15
5.2 Применение технологии CUDA 18
5.3 Результаты работы 19
5.4 Сравнение производительности 27
6. Заключение 29
7. Список литературы 30
8. Приложение 31
8.1 Результаты работы программы 31
8.2 Листинг 35
📖 Введение
С начала изобретения компьютеров продолжается их непрерывное совершенствование. Такое стремительное развитие вычислительных технологий позволяет взглянуть по-новому на многие решенные задачи, а также разрешить новые, но, к сожалению, для любых совершенствований существует предел. Сегодня, в силу целого ряда технологических ограничений на дальнейший возможный рост тактовой частоты процессора, производители идут в сторону числа увеличения числа процессоров и ядер. Именно поэтому сегодня параллельные вычисления являются одним из самых актуальных и приоритетных направлений. Но, как правило, для решения некоторых задач недостаточно вычислительной мощности обычного клиентского компьютера, а использование суперкомпьютера или кластера представляется невозможным.
В подобной ситуации иногда разрешить поставленную проблему помогает использование графических процессоров GPU (англ. — Graphics Processing Unit). На сегодняшний день они способны обеспечить производительность в тысячи и даже десятки тысяч миллиардов операций над вещественными числами в секунду (GigaFLoating point Operations Per Second, GFLOPS), а подобная видеокарта встречается даже в довольно дешевых ноутбуках.
В данной работе рассматривается численное решение прямой и обратной задач внешней баллистики. Численное решение обратной задачи всегда является очень трудоемким и долгим процессом. В случае с задачей внешней баллистики, помимо прочего, количество входных данных является минимальным, а время решения играет решающую роль. Использование GPU для решения обратной задачи позволило многократно ускорить время работы.
В подобной ситуации иногда разрешить поставленную проблему помогает использование графических процессоров GPU (англ. — Graphics Processing Unit). На сегодняшний день они способны обеспечить производительность в тысячи и даже десятки тысяч миллиардов операций над вещественными числами в секунду (GigaFLoating point Operations Per Second, GFLOPS), а подобная видеокарта встречается даже в довольно дешевых ноутбуках.
В данной работе рассматривается численное решение прямой и обратной задач внешней баллистики. Численное решение обратной задачи всегда является очень трудоемким и долгим процессом. В случае с задачей внешней баллистики, помимо прочего, количество входных данных является минимальным, а время решения играет решающую роль. Использование GPU для решения обратной задачи позволило многократно ускорить время работы.
✅ Заключение
В главе 1 приводится постановка прямой и обратной задач, а также основные предположения задач внешней баллистики. В главе 2 приводятся основы работы с технологией программирования графического процессора. В главе 3 описан численный метод решения прямой задачи. В главах 4-5 описывается алгоритм решения обратной задачи, а также результаты вычислительных экспериментов.
В ходе работы была решена обратная задача баллистики. В ходе работы рассмотрено два случая задания целевой функции, а также проведен их сравнительный анализ на модельной задаче. Результаты работы позволяют сделать вывод, что важную роль в решении обратной задачи внешней баллистики играет доля покрытия траектории исходными данными (то есть количество замеров на реальной траектории). Также в работе показана целесообразность использования CUDA для решения таких задач. Использование данной технологии ускорило работу программы в 40 раз, по сравнению с решением данной задачи без использования GPU.
В ходе работы была решена обратная задача баллистики. В ходе работы рассмотрено два случая задания целевой функции, а также проведен их сравнительный анализ на модельной задаче. Результаты работы позволяют сделать вывод, что важную роль в решении обратной задачи внешней баллистики играет доля покрытия траектории исходными данными (то есть количество замеров на реальной траектории). Также в работе показана целесообразность использования CUDA для решения таких задач. Использование данной технологии ускорило работу программы в 40 раз, по сравнению с решением данной задачи без использования GPU.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.