Titre original :
Efficient Data Input/Output (I/O) for Finite Difference Time Domain (FDTD). Computation on Graphics Processing Unit (GPU)
Contenu du livre :
Mémoire de Master de l'année 2014 dans la matière Computer Science - Applied, grade : Première, Université de Manchester (School of Computer Science), cours : Informatique avancée : Computer Systems Engineering, langue : English, abstract : En raison des progrès récents de la technologie, l'un des moyens populaires d'atteindre la performance en ce qui concerne le temps d'exécution des programmes est d'utiliser la puissance de parallélisme massif de l'accélérateur de calcul basé sur le GPU en même temps que le calcul du CPU. Dans le calcul accéléré basé sur le GPU, la partie intensive en données ou en calculs est calculée sur le GPU tandis que les instructions simples mais complexes sont calculées sur le CPU afin d'obtenir une accélération massive du temps d'exécution du programme informatique exécuté sur le système informatique.
En physique, notamment en électromagnétisme, la méthode FDTD (Finite-Difference Time-Domain) est une méthode d'analyse numérique très répandue, utilisée pour résoudre l'ensemble des équations différentielles partielles de Maxwell afin d'unifier et de relier le champ électrique au champ magnétique. La méthode FDTD étant très gourmande en ressources informatiques et présentant un haut niveau de parallélisme dans la mise en œuvre des calculs, les chercheurs tentent depuis quelques années de calculer la partie gourmande en ressources informatiques des méthodes FDTD sur le GPU plutôt que sur le CPU. Bien que le calcul des parties parallélisées des algorithmes FDTD sur le GPU permette d'obtenir de très bonnes performances, il ne parvient pas à accélérer le temps d'exécution en raison de la latence très élevée entre le CPU et le GPU.
Les résultats des calculs à chaque pas de temps de la FDTD sont censés être produits et enregistrés sur le disque dur du système. C'est ce que l'on appelle la sortie des données des méthodes FDTD, et le chevauchement de la sortie des données et du calcul des valeurs de champ au pas de temps suivant ne peut pas être effectué simultanément.
En raison de ce décalage et de l'écart de latence entre le CPU et le GPU, il existe un goulot d'étranglement dans les performances de la sortie de données du GPU. Ce problème peut être considéré comme une performance inefficace de l'entrée/sortie des données (I.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9783668939554 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
Achat:
Actuellement disponible, en stock.
