Статья 'Применение технологии параллельного программирования NVIDIA CUDA в задаче расплавления шарообразной частицы' - журнал 'Кибернетика и программирование' - NotaBene.ru
по
Journal Menu
> Issues > Rubrics > About journal > Authors > About the Journal > Requirements for publication > Council of Editors > Peer-review process > Policy of publication. Aims & Scope. > Article retraction > Ethics > Online First Pre-Publication > Copyright & Licensing Policy > Digital archiving policy > Open Access Policy > Open access publishing costs > Article Identification Policy > Plagiarism check policy
Journals in science databases
About the Journal

MAIN PAGE > Back to contents
Cybernetics and programming
Reference:

Application of NVIDIA CUDA parallel programming technology in the task of melting a spherical particle

Sechenov Pavel

PhD in Technical Science

Docent, the department of Applied Information Technologies and Programming, Siberian State Industrial University

654007, Russia, Kemerovskaya oblast', g. Novokuznetsk, ul. Kirova, 42

pavesa89@mail.ru
Другие публикации этого автора
 

 
Olennikov Aleksei Aleksandrovich

PhD in Technical Science

Associate Professor, Department of Heat, Gas and Water Supply, Water Drainage and Ventilation, Siberian State Industrial University

654007, Russia, Kemerovskaya oblast', g. Novokuznetsk, ul. Kirova, 42

tgsv-sibsiu@mail.ru
Другие публикации этого автора
 

 

DOI:

10.25136/2306-4196.2018.5.20345

Review date:

10-09-2016


Publish date:

25-11-2018


Abstract: The article describes the NVIDIA CUDA parallel programming technology used  in the task of melting a spherical particle. The tendency of modern computers to increase power by increasing the number of cores, and not by increasing the frequency of the processor (which leads to significant energy consumption and heat generation). The Amdal law is presented, allowing to estimate the acceleration of the program time when parallelized on N processors. The conditions for increasing the performance of the algorithm in parallelizing tasks are listed. The task of melting iron ore particles is presented. The features of the parallel programming language CUDA C are considered and the algorithms for the selected task are presented. A comparative analysis of the task execution time on the CPU (C #) and GPU (CUDA C) has been made. The technology of parallel programming CUDA allows you to increase the performance of parallelized algorithms of complexity N up to 60 times. This requires the presence of a graphics processor supporting this technology, the development environment and the CUDA compiler, knowledge of the CUDA C language, as well as a good knowledge of the task and the possibility of its parallelization.


Keywords: Amdahl's law, C# language, CUDA C language, melting particles, CPU, GPU, parallel programming, algorithm performance, lead time, high-level language
This article written in Russian. You can find full text of article in Russian here .

References
1.
Боресков А.В., Харламов А.А. Основы работы с технологией CUDA. – М.: ДМК Прес, 2010. – 232 с.
2.
Боресков А.В., Харламов А.А., Марковский Н.Д. и др. Параллельные вычисления на GPU. Архитектура и программная модель CUDA: Учеб. пособие. – М.: Издательство Московского университета, 2012. – 336 с.
3.
Сандерс Дж., Кэндрот Э. Технология CUDA в примерах: введение в программирование графических процессоров: Пер. с англ. Слинкина А.А., научный редактор Боресков А.В. – М.: ДМК Пресс, 2011. – 232 с.
4.
Cook S. CUDA programming. A Developer’s Guide to Parallel Computing with GPUs. – Morgan Kaufmann, 2013. – 576 p.
5.
Cheng J., Grossman M., McKercher T. Professional CUDA C programming. – Wiley, 2014. – 497 p.
6.
Астахова И.Ф., Коробкин Е.А. Применение технологии CUDA для симуляции частиц при параллельном программировании. - Программные продукты и системы. - 2013. № 1. - С. 146-150.
7.
Крупянский Д.С., Лобов Д.В., Осауленко Р.Н. Реализация метода молекулярной динамики посредством технологии NVIDIA CUDA. - Ученые записки Петрозаводского государственного университета. Серия: Естественные и технические науки. - 2013. № 2 (131). - С. 84-86.
8.
Перепёлкин Е. Nvidia CUDA и OPENACC. Бесплатный онлайн курс [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.ispras.ru/conf/2014/nvidia/Lecture_1_v_23_08_2014.webm (Дата обращения 19.04.2016).
9.
Сеченов П.А., Оленников А.А. Цымбал В.П. Исследование динамики изменения состава шлака в зонной модели колонного струйно-эмульсионного реактора // В сборнике: Творческое наследие В. Е. Грум-Гржимайло: история, современное состояние, будущее. – 2014. – С. 105-110.
10.
Цымбал В.П., Павлов В.В., Сеченов П.А., Оленников А.А. Имитационное моделирование взаимодействия дисперсных частиц в агрегате СЭР и гравитационная сепарация. - Черные металлы. - 2016. № 6 (1014). - С. 54-60.
11.
Сеченов П.А., Цымбал В.П. Имитационное моделирование гравитационного сепаратора в колонном струйно-эмульсионном реакторе. - Известия высших учебных заведений. Черная металлургия. - 2016. Т. 59. № 4. - С. 278-283.
12.
Сеченов П.А. Алгоритм и программная реализация имитационной модели гравитационного сепаратора колонного струйно-эмульсионного реактора. - Программные продукты и системы. - 2015. № 3 (111). - С. 214-219.
13.
Телегин А.С., Швыдкий В.С., Ярошенко Ю.Г. Тепло-массоперенос: Учебник для вузов. – М.: Металлургия, 1995. – 400 с.
14.
Процесс Ромелт / Под ред. В.А. Роменца – М.: МИСИС, Издательский дом «Руда и металл», 2005. – 400с.
15.
Шелудяк Ю.Е., Кашпоров Л.Я. и др. Теплофизические свойства компонентов горючих систем. М. 1992. – 184 с.
Link to this article

You can simply select and copy link from below text field.


Other our sites:
Official Website of NOTA BENE / Aurora Group s.r.o.
"History Illustrated" Website