Введение 4
1. Основы технологии CUDA 5
1.1 Многоядерные системы 5
1.2 Применение вычислений на GPU 6
1.3 Типы памяти 7
1.4 Расширение языка Си 10
1.5 Выводы 12
2. Комплекс лабораторных работ с реализацией численных методов,
использующихся в радиофизике 13
2.1 Сложение векторов 13
Задание к лабораторной работе 16
2.1 Преобразование Фурье 17
Описание метода 18
Задание к лабораторной работе 23
2.2 Метод Монте-Карло 24
Задание к лабораторной работе 28
Заключение 30
Литература
3. Приложение 32
Листинг 1 32
Листинг 2 33
Листинг 3 36
Листинг 4 39
Листинг 5 48
Листинг 6 52
В современной радиофизике важны методы, позволяющие получать мгновенную многомерную структуру поля физического параметра, например в задачах радиотомографии или передачи информации в условиях многоэтажной застройки. Обратные задачи дистанционного зондирования часто используют различные операции с матрицами. Прямые задачи распространения радиоволн основаны решении уравнений в том числе дифференциальных.
Цель работы: Создать лабораторный комплекс для освоения технологии CUDA студентами, обучающимися по направлению радиофизика.
Задачи работы:
•Освоить основы технологии высокопроизводительных вычислений с помощью видеопроцессоров.
•Реализовать некоторые алгоритмы численных методов, использующихся в радиофизике с использованием технологии CUDA.
•Провести эксперимент по оценке производительности реализованных задач.
•Разработать задания к лабораторным работам на основе созданных программ.
В результате работы создан лабораторный комплекс для освоения технологии высокопроизводительных вычислений с помощью видеопроцессоров студентами, обучающимися по направлению радиофизика.
• ^Изучены основы технологии высокопроизводительных вычислений с помощью видеопроцессоров.
• ^Реализованы алгоритмы численных методов, использующихся в радиофизике с использованием технологии CUDA сложение векторов, метод Монте-Карло, преобразование Фурье.
• ^Проведены эксперименты по оценке производительности реализованных задач. Показано, что при должном распараллеливании и больших объемах исходных данных увеличивается скорость работы программы от 200 до 600 раз.
• ^Разработаны задания к лабораторным работам на основе созданных программ, которые позволяют освоить основы технологии CUDA.
