Análise comparativa de métodos de carregamento de dados em GPU para multiplicação de matriz-vetor

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorBueno, Paulo Roberto-
Autor(es): dc.contributorBueno, Paulo Roberto-
Autor(es): dc.contributorPelisson, Luiz Augusto-
Autor(es): dc.contributorGonçalves, Marcelo Mikosz-
Autor(es): dc.creatorBossoni, Giovani-
Autor(es): dc.creatorSilva Junior, José Moscardi da-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-29T13:05:00Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-29T13:05:00Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-04-16-
Data de envio: dc.date.issued2025-04-16-
Data de envio: dc.date.issued2023-11-29-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/36581-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1107042-
Descrição: dc.descriptionWith the introdution of multicores processors, there is a new need to develop new algorithms capable of taking advantage of the parallelism from the new Hardware. This project porpose a comparative analysis between methods for data transfer between CPU and GPU and the impact on perfomance on computation of matrix-vector multiplication on CUDA plataform, Using three approaches: common, Unifed Memory and Streams, where the last one has shown gains from 10% to 35% in scenarios where there is a large amount of data.-
Descrição: dc.descriptionCom o advento de processadores Multicores surge a necessidade do desenvolvimento de algoritmos capazes de aproveitar o paralelismo desse novo Hardware. Este trabalho realiza uma análise de comparativa dos métodos de transferências de dados entre CPU e GPU e o impacto no desempenho na computação da multiplicação de matriz-vetor na plataforma CUDA, Utilizando de três abordagens: a comum, Unifed Memory e Streams, onde a última mostrou ganhos a partir de 10% a 35% de ganho em cenários onde há uma grande quantidade de dados.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherCuritiba-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherSistemas de Informação-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/-
Palavras-chave: dc.subjectProgramação paralela (Computação)-
Palavras-chave: dc.subjectUnidades de processamento gráfico-
Palavras-chave: dc.subjectAlgorítmos paralelos-
Palavras-chave: dc.subjectGerenciamento de memória (Computação)-
Palavras-chave: dc.subjectParallel programming (Computer science)-
Palavras-chave: dc.subjectGraphics processing units-
Palavras-chave: dc.subjectParallel algorithms-
Palavras-chave: dc.subjectMemory Management (Computer science)-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO-
Título: dc.titleAnálise comparativa de métodos de carregamento de dados em GPU para multiplicação de matriz-vetor-
Título: dc.titleComparative analysis of methods data loading into GPU for matrix-vector multiplication-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

Não existem arquivos associados a este item.