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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: SOLVING LARGE SYSTEMS OF LINEAR EQUATIONS ON MULTI-GPU CLUSTERS USING THE CONJUGATE GRADIENT METHOD IN OPENCLTM Autor: ANDRE LUIS CAVALCANTI BUENO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
NOEMI DE LA ROCQUE RODRIGUEZ - ADVISOR
ELISA DOMINGUEZ SOTELINO - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 22099
Catalogação: 27/09/2013 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=22099@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=22099@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.22099
Resumo:
Título: SOLVING LARGE SYSTEMS OF LINEAR EQUATIONS ON MULTI-GPU CLUSTERS USING THE CONJUGATE GRADIENT METHOD IN OPENCLTM Autor: ANDRE LUIS CAVALCANTI BUENO
ELISA DOMINGUEZ SOTELINO - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 22099
Catalogação: 27/09/2013 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=22099@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=22099@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.22099
Resumo:
The process of modeling problems in the engineering fields tends to
produce substantiously large systems of sparse linear equations. Extensive
research has been done to devise methods to solve these systems. This
thesis explores the computational potential of multiple GPUs, through
the use of the OpenCL tecnology, aiming to tackle the solution of large
systems of sparse linear equations. In the proposed methodology, the
conjugate gradient method is subdivided into kernels, which are delegated
to multiple GPUs. In order to achieve an efficient method, it was necessary
to understand how the GPUs’ architecture communicates with OpenCL.
| Descrição | Arquivo |
| COMPLETE |
