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.
;
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.
oai:noad.sci.am:135956
Mathematical Problems of Computer Science
Institute for Informatics and Automation Problems
Mar 4, 2021
Jul 28, 2020
28
https://noad.sci.am/publication/149554
Edition name | Date |
---|---|
Edita Gichunts, Benchmarking of GPU NVIDIA CUDA, CUBLAS and MAGMA Libraries Based on Matrix MultiplicationProblem | Mar 4, 2021 |
Astsatryan Hrachya Gichunts Edita
Gichunts Edita
Gichunts Edita