الصفحة الرئيسية
نبذة عن العمادة
نبذة عن العمادة
الرؤية والرسالة
الهيكل التنظيمي
الدراسات العليا بجامعة الملك عبد العزيز
الخدمات البحثية والدورات
وحدة الخدمات البحثية
ابحاث مهمة للمجتمع
خدمات العمادة
أسئلة متكررة
الأبحاث
دليل المنسوبين
مواقع مفضلة
دعم الطلاب
خريطة الوصول للعمادة
آلية توزيع الاستبانات
خدمة الاستبانات الطلابية
جوائز الدراسات العليا
التقديم على الجوائز
الفائزون بالجوائز للعام الجامعي 1440
منسوبو العمادة
دليل الموظفين
تواصل معنا
عربي
English
عن الجامعة
القبول
الأكاديمية
البحث والإبتكار
الحياة الجامعية
الخدمات الإلكترونية
صفحة البحث
عمادة الدراسات العليا
تفاصيل الوثيقة
نوع الوثيقة
:
رسالة جامعية
عنوان الوثيقة
:
طريقة جاكوبي التكرارية و حسابات SpMV في وحدة معالجة الرسومات
JACOBI ITERATIVE METHOD AND SPMV COMPUTATIONS ON GPUS
الموضوع
:
كلية الحاسبات وتقنية المعلومات
لغة الوثيقة
:
العربية
المستخلص
:
وحدة معالجة الرسومات GPU أصبح توجه كثير من الباحثين في مجال تطبيقات الحوسبة عالية الأداء لما يملكه من قدرات هائلة تدعم البرمجة المتوازية. الطرق التكرارية لأنظمة المعادلات الخطية الكبيرة تشكل لبنة أساسية في كثير من التطبيقات العلمية والهندسية هي واحدة من الأمثلة المهمة لتطبيقات الحوسبة عالية الأداء. ولكن الوصول الى أداء عالي يوازي القدرات الهائلة لمعالج GPU لعملية ضرب المصفوفات المتناثرة بالمتجهات (SpMV) والتي تعتبر النواة الأساسية لحل هذه المعادلات الخطية الكبيرة لا يزال تحدي للباحثين بسبب تأثير اختلاف أنماط وخصائص هذه المصفوفات على عملية الأداء. تم تقديم العديد من الطرق من قبل الباحثين لتخزين هذه المصفوفات المتناثرة ومحاولة تحسين تخزينها بغرض معالجة تأثير انماطها على أداء عملية SpMV . ولكن معظم هذه الطرق تتسم بمحدودية تقييم الأداء والتي تعني تقييم الأداء من جوانب قليلة (كقياس إنتاجية المعالج فقط ) لا تعطي نظرة عميقة لأداء عملية SpMV . لذلك الهدف من هذه الرسالة هو تحليل وفهم وتحسين الأداء لطريقة جاكوبي التكرارية وحسابات SpMV في معالج GPU. ولتحقيق هذا الهدف قمنا بدراسة مفصلة للطرق الشائعة لإجراء عملية SpMV وهي (CSR, ELL, HYB, HYB). يشمل ذلك تقييم الأداء لكل طريقة بشكل مفرد وأيضا مقارنة أداء جميع هذه الطرق باستخدام ثمانية مقاييس مختلفة وهي الوقت المستغرق للتنفيذ (execution time)، إنتاجية المعالج (GPU throughput)، إنتاجية الذاكرة (Memory throughput)، نسبة شغل المعالج (achieved occupancy)، عدد العمليات لكل نواة (instructions per warp)، نسبة شغل الأنوية (warp execution efficiency)، فعالية الذاكرة (memory efficiency)، عدد العمليات للذاكرة (memory transactions). باستخدام هذه النظرة المفصلة لأداء كل طريقة تم تحديد مكامن ضعف الأداء والفجوات لهذه الطرق بالإضافة الى تقديم طريقة مقترحة (HCGHYB) لإجراء SpMV والتي تم فيها حل لبعض مكامن الضعف الحالية. هذه الطريقة المقترحة قدمت أداء أفضل مقارنة بنظيرتها HYB والتي تعتبر من أكثر الطرق الشائعة في حسابات SpMV. وأخيراً تم اقتراح عدد من الحلول والتي يمكن أن تسهم في تحسين حسابات SpMV في معالج GPU .
المشرف
:
د. عياد البشري
نوع الرسالة
:
رسالة ماجستير
سنة النشر
:
1440 هـ
2019 م
تاريخ الاضافة على الموقع
:
Monday, August 19, 2019
الباحثون
اسم الباحث (عربي)
اسم الباحث (انجليزي)
نوع الباحث
المرتبة العلمية
البريد الالكتروني
ساره حامد الأحمدي
Al-Ahmadi, Sarah Hamed
باحث
ماجستير
الملفات
اسم الملف
النوع
الوصف
44872.pdf
pdf
الرجوع إلى صفحة الأبحاث