Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2016 |
| Autor(a) principal: |
Urmersbach, Nils |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45132/tde-20230727-113441/
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Resumo: |
Nesse trabalho apresentamos as nossas implementações do Método de Jacobi para sistemas lineares esparsos gerais no formato de Compressed Sparse Row (CSR) usando OpenMP, OpenACC e CUDA. Aplicamos essas implementações no sistema linear derivado da discretização de diferenças finitas centrais da Equação de Poisson em duas dimensões em domínios retangulares e comparamos o desempenho das implementações de CSR com o desempenho de um solver direto da Equação de Poisson usando o estêncil de cinco pontos. Para nosso estudo de caso nós consideramos cinco tamanhos diferentes de malhas (com até \223C67.1 milhões desconhecidos), ambos precisão simples e dupla, e uma variedade de números de threads para a implementação de OpenMP, resultando em 300 configurações diferentes executadas para esse trabalho. Nós discutimos o comportamento de escalagem das implementações diferentes e apresentamos alguns resultados de perfilamento dos nossos programas paralelizados. |
