README.md

Программирование на видеокартах: проекты по высокопроизводительным вычислениям

Этот репозиторий содержит учебные проекты, выполненные в рамках факультатива "Введение в высокопроизводительные вычисления на кластерах с использованием графических ускорителей NVIDIA".

Содержание репозитория

1. Jacobi3D Benchmark - реализация трёхмерной итерационной схемы Якоби:

   • Сравнение CPU (OpenMP) и GPU (CUDA) реализаций
   • Анализ производительности для различных размеров CUDA-блоков
   • Ускорение до 6.35x на GPU

2. ADI3D Benchmark - реализация метода переменных направлений (ADI):

   • Оптимизированная обработка трёхмерных данных
   • Сравнение производительности CPU/GPU
   • Ускорение до 1.35x на GPU

Технические детали

Все проекты включают:

• Реализации для CPU (с OpenMP) и GPU (с CUDA)
• Утилиты для сравнения производительности и точности
• Гибкую систему сборки с Makefile
• Поддержку как float, так и double precision вычислений
• Скрипты для автоматического тестирования различных конфигураций

Требования

• Компилятор с поддержкой C99 (gcc)
• NVIDIA CUDA Toolkit
• OpenMP
• Linux (рекомендуется)

Как использовать

Для каждого проекта:

1. Перейдите в соответствующую директорию (jacobi3d или adi3d)
2. Соберите проект командой make
3. Запустите тесты:
   • make run - базовое сравнение CPU/GPU
   • make test_blocks - тестирование различных размеров блоков

Результаты обучения

В ходе выполнения проектов были освоены:

• Основы программирования на CUDA
• Оптимизация вычислений для GPU
• Методы анализа производительности
• Особенности работы с трёхмерными данными
• Техники сравнения CPU и GPU реализаций