Framework pro auto-tuning paralelních kernelů – Bc. Filip Petrovič
Bc. Filip Petrovič
Master's thesis
Framework pro auto-tuning paralelních kernelů
Framework for Parallel Kernels Auto-tuning
Abstract:
Výstupom tejto práce je framework pre auto-tuning paralelných kernelov, ktoré sú napísané v jazyku OpenCL alebo CUDA. Framework zahrňuje pokročilú funkcionalitu, vrátane podpory pre kompozície kernelov a online auto-tuning. Text práce popisuje API a vnútornú štruktúru frameworku a prezentuje viacero príkladov využitia frameworku pre optimalizáciu kernelov.Abstract:
The result of this thesis is a framework for auto-tuning of parallel kernels which are written in either OpenCL or CUDA language. The framework includes advanced functionality such as support for composite kernels and online auto-tuning. The thesis describes API and internal structure of the framework and presents several examples of its utilization for kernel optimization.
Language used: English
Date on which the thesis was submitted / produced: 17. 5. 2018
Identifier:
https://is.muni.cz/th/a7xtl/
Thesis defence
- Date of defence: 21. 6. 2018
- Supervisor: RNDr. Jiří Filipovič, Ph.D.
- Reader: doc. RNDr. Petr Holub, Ph.D.
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Masarykova univerzita, Fakulta informatikyMasaryk University
Faculty of InformaticsMaster programme / field:
Applied Informatics / Applied Informatics
Theses on a related topic
-
Auto-tuning vybraných výpočetních kernelů
Richard Trembecký -
CUDA Implementation of Pixelformat Conversions
Mário Hatalčík -
Efektivní implementace k-d stromu v prostředí CUDA
Vojtěch Řezáč -
Dekonvoluce jednokanálových snímků pro systém s grafickou kartou podporující CUDA
Ladislav Zítka -
Computing Strongly Connected Components with CUDA
Miroslav Stuhl -
Porovnání molekul proteinů za pomoci výpočtů technologie CUDA grafických karet nVidia
Tomáš Došek -
Generátor efektivního kódu fúzovaných CUDA kernelů
Bedřich Lakomý -
Zlepšení metody predikce výkonu fúzovaných CUDA kernelů
Peter Novák