@misc{Gichunts_Edita_Benchmarking,
 author={Gichunts Edita and Гичунц Эдита},
 howpublished={online},
 language={English},
 abstract={Solving linear systems of equations is a fundamental problem in scientific computing. Many scientific computer applications need a high-performance matrix algebra. The major hardware developments always influenced the new developments in linear algebra libraries. Nowadays major chip manufacturers are developing next-generation microprocessor designs that integrate multicore CPU and GPU components [1]. The main aim is to benchmark CUBLAS and MAGMA libraries on matrix multiplication problem using the Tesla C1060 graphical processing unit.},
 abstract={Решение систем линейных уравнений является фундаментальной проблемой в научных вычислениях. Высоко-производительная матричная алгебра требуется во многих научных компьютерных приложениях. Основные аппаратные разработки всегда влияли на создание новых разработок библиотек линейной алгебры. В настоящее время главные производители микросхем разрабатывают схемы нового поколения, которые интегрируют компоненты с много-ядерными CPU и GPU [1]. Главная цель работы-это тестирование библиотек CUBLAS и MAGMA для задачи умножения матриц с использованием графического процессора TeslaC1060.},
 title={Benchmarking of GPU NVIDIA CUDA, CUBLAS and MAGMA Libraries Based on Matrix MultiplicationProblem},
 title={Оценка производительности GPUNVIDIACUDA, библиотекCUBLAS и MAGMA при решении задачматричного умножения},
 type={Article},
}