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Algorithm Engineering „GPU Algorithmen“

Algorithm Engineering „GPU Algorithmen“. Stefan Edelkamp. Übersicht. GPU Architektur und Effektivität CUDA Programmierung Matrixmultiplikation Lösen von linearen Gleichungssystemen Anwendung: Probabilistische Modellprüfung Experimente Breitensuche und Retrograde Analyse auf der GPU.

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Presentation Transcript

  1. Algorithm Engineering„GPU Algorithmen“ Stefan Edelkamp

  2. Übersicht • GPU Architektur und Effektivität • CUDA Programmierung • Matrixmultiplikation • Lösen von linearen Gleichungssystemen • Anwendung: Probabilistische Modellprüfung • Experimente • Breitensuche und Retrograde Analyse auf der GPU

  3. GPU Architektur (GTX 280 Chip)

  4. Effektivität

  5. CUDA

  6. CUDA Programmierung

  7. CUDA Programmierung

  8. CUDA Programmierung

  9. Hierarchischer Speicher

  10. Lösen von linearen Gleichungssystemen

  11. Darstellung dünner Matrizen

  12. Adaption

  13. Berechnung auf der GPU

  14. Anwendung: Probabilistische Modellprüfung

  15. Anwendung: Probabilistische Modellprüfung

  16. Anwendung: Probabilistische Modellprüfung

  17. Anwendung: Probabilistische Modellprüfung

  18. Anwendung: Probabilistische Modellprüfung

  19. Aufteilung der Matrix

  20. Termination

  21. Algorithmus

  22. Experimente

  23. Experimente

  24. Experimente

  25. Ergebnis

  26. Experimente

  27. Ergebnis

  28. Einfache vs. Doppelte Präzision

  29. Breitensuche auf der GPU

  30. Perfektes Hashenauf der CPUExpansion und Ranking auf der GPU

  31. PseudeCode

  32. KernelFunktionen

  33. Solitär

  34. Ergebnisse Solitär

  35. Frösche und Kröten

  36. Ergebnis Frösche und KrötenLösung: 115worst-case: 117Züge

  37. Fuchs und Gänse

  38. Ergebnis Fuchs und Hennen

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