Паралельний SVD алгоритм для тридіагональної матриці на відеокарті з використанням архітектури Nvidia CUDA

Simple item page
dc.contributor.authorСемилітко, Микола
dc.contributor.authorМалашонок, Геннадiй
dc.date.accessioned2021-12-14T15:31:54Z
dc.date.available2021-12-14T15:31:54Z
dc.date.issued2021-12-10
dc.description.abstractЦя робота пропонує реалізацію паралельного алгоритму SVD для тридіагональної матриці на відеокарті з використанням архітектури Nvidia CUDA для роботи з великими матрицями. Для цього було досліджено роботу послідовного алгоритму, розроблено модель паралельного алгоритму на Java, який враховує особливості роботи відеокарти, і реалізовано та протестовано алгоритми для відеокарти з використанням різних типів пам’яті відеокарти, які можна використовувати у програмах на Java та С/C++.uk_UA
dc.description.abstractSVD (Singular Value Decomposition) algorithm is used in recommendation systems, machine learning, image processing, and in various algorithms for working with matrices which can be very large and Big Data, so, given the peculiarities of this algorithm, it can be performed on a large number of computing threads that have only video cards. CUDA is a parallel computing platform and application programming interface model created by Nvidia. It allows software developers and software engineers to use a CUDA-enabled graphics processing unit for general purpose processing – an approach termed GPGPU (general-purpose computing on graphics processing units). The GPU provides much higher instruction throughput and memory bandwidth than the CPU within a similar price and power envelope. Many applications leverage these higher capabilities to run faster on the GPU than on the CPU. Other computing devices, like FPGAs, are also very energy efficient, but they offer much less programming flexibility than GPUs. The developed modification uses the CUDA architecture, which is intended for a large number of simultaneous calculations, which allows to quickly process matrices of very large sizes. The algorithm of parallel SVD for a three-diagonal matrix based on the Givents rotation provides a high accuracy of calculations. Also the algorithm has a number of optimizations to work with memory and multiplication algorithms that can significantly reduce the computation time discarding empty iterations. This article proposes an approach that will reduce the computation time and, consequently, resources and costs. The developed algorithm can be used with the help of a simple and convenient API in C ++ and Java, as well as will be improved by using dynamic parallelism or parallelization of multiplication operations. Also the obtained results can be used by other developers for comparison, as all conditions of the research are described in detail, and the code is in free access.
dc.identifier.citationСемилітко М.Ю. Паралельний SVD алгоритм для тридіагональної матриці на відеокарті з використанням архітектури Nvidia CUDA / Семилітко М. Ю., Малашонок Г. І. // Наукові записки НаУКМА. Комп'ютерні науки. - 2021. - Т. 4. - С. 16-22. - https://doi.org/10.18523/2617-3808.2021.4.16-22uk_UA
dc.identifier.issn2617-3808
dc.identifier.issn2617-7323
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.18523/2617-3808.2021.4.16-22
dc.identifier.urihttps://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/21883
dc.language.isoukuk_UA
dc.relation.sourceнаукові записки НаУКМА. Комп'ютерні науки.uk_UA
dc.statusfirst publisheduk_UA
dc.subjectсингулярний розклад матриціuk_UA
dc.subjectSVDuk_UA
dc.subjectNvidia CUDAuk_UA
dc.subjectJavauk_UA
dc.subjectСuk_UA
dc.subjectстаттяuk_UA
dc.subjectSingular value decompositionuk_UA
dc.subjectSVDuk_UA
dc.subjectNvidia CUDAuk_UA
dc.subjectJavauk_UA
dc.subjectСuk_UA
dc.subjectarticleuk_UA
dc.titleПаралельний SVD алгоритм для тридіагональної матриці на відеокарті з використанням архітектури Nvidia CUDAuk_UA
dc.title.alternativeParallel SVD Algorithm for a Three-Diagonal Matrix on a Video Card Using the Nvidia CUDA Architectureuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Paralelnyi_SVD_alhorytm_dlia_trydiahonalnoi_matrytsi_na_videokarti_z_vykorystanniam_arkhitektury_Nvidia_CUDA.pdf
Size:
366.81 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
стаття
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
7.54 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
Том 4