Ubrzavanje rješavanja 2D Poissonove jednadžbe u hibridnom CPU-GPU računskom okruženju

diplomski rad

• Naslov (engleski): Accelerating the 2D Poisson equation solver in a hybrid CPU-GPU computational environment
• Autor: Marko Glavan
• Mentor: Mirko Poljak (mentor)
• Član povjerenstva: Mirko Poljak (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Marko Koričić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Vladimir Čeperić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2019-07-19, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Elektrotehnika

Sažetak

U ovom radu je napravljen pregled metoda za ubrzavanje računanja 2D Poissonove jednadžbe u CPU, GPU te hibridnom CPU-GPU okruženju, te su napravljene implementacije i uspoređena trajanja izvođenja u MATLAB-u, korištenjem numeričkih biblioteka BLAS i LAPACK u C-u, te na GPU-u korištenjem C CUDA-e. Analiza je provedena na silicijskom MOSFET-u s dvije upravljačke elektrode. Poissonova jednadžba je riješena metodom konačnih razlika sa koracima diskretizacije veličine svega 0,1 nm, što je u slučaju najvećeg tranzistora dalo mrežu od 27300 točaka. Utvrđeno je da MATLAB nije pogodan za rješavanje problema ove veličine. CUDA sparse implementacija postiže ubrzanje od 27 puta u usporedbi sa MATLAB dense implementacijom, odnosno 21 puta u usporedbi sa MATLAB sparse implementacijom.

Sažetak (engleski)

This thesis presents a review of the methods of accelerating the computation of the 2D Poisson equation in the CPU, GPU and the hybrid CPU-GPU environment. Implementation and comparison were performed in MATLAB, in C using the BLAS and LAPACK numeric libraries and at the GPU using C CUDA. The analysis was done on double-gate silicon MOSFET. Poisson solution was obtained using a 2D finite difference method with discretized steps of only 0.1 nm, which in the case of the largest transistor formed a grid of 27300 points. It was found that MATLAB is not suitable for solving the problem of this size. CUDA sparse implementation achieved acceleration of 27 times compared to MATLAB dense implementation, respectively to 21 times compared to MATLAB sparse implementation.

• Ključne riječi: Poissonova jednadžba; konačne razlike; GPU; CUDA; paralelno računanje; numeričke biblioteke; znanstveno računanje
• Ključne riječi (engleski): Poisson equation; finite differences; GPU; CUDA; parallel computing; numerical libraries; scientific computing
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:150712
• Studijski program: Naziv: Elektrotehnika i informacijska tehnologija; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka elektrotehnike i informacijske tehnologije (mag. ing. el. techn. inf.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2020-01-07 18:06:23