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
Купить

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.

Купить