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Implementierung und Untersuchung numerischer Algorithmen zur physikalischen Simulation auf CUDA-fähigen GPUs

Olaf G√∂llner, Leibniz Universität Hannover, bachelor thesis
05/2009

Aufgrund der steigenden Rechenleistung heutiger Grafikkarten und der bereits aus bisherigen Arbeiten gewonnenen Erfahrungen am Institut zur Verwendung der GPUs f√ľr physikalische Simulationen, soll in dieser Bachelorarbeit die F√§higkeiten des CUDA-Frameworks aufgezeigt werden. Die Aufgabe ist es eine bestehende CPU-basierten Simulation auf dieses Framework und somit auf die GPU zu portieren. Weiterhin soll untersucht werden, welche Vor- und Nachteile sich aus diesem Framework f√ľr die Simulation ergeben und welche architektonischen Ver√§nderungen an der Implementation notwendig sind um eine optimale Ausnutzung der Rechenleistung zu erhalten.Die NVIDIA CUDA Architektur erm√∂glicht die Verwendung neuer Programmierparadigmen f√ľr die von ihr unterst√ľtzten General-Purpose Graphic Processing Units (GPGPUs). Die vorliegende Arbeit hat das Ziel diese Architektur auf die Berechnung aufwendiger numerischer Echtzeitverfahren zur physikalischen Simulation zu untersuchen. Ein zentraler Aspekt dieser Arbeit ist dabei die Betrachtung und Implementierung konjugierter Gradientenverfahren, welche als L√∂sungssysteme zur Kr√§fteberechnung zum Einsatz kommen.

Kontakt: Guido Böttcher

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