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Entwicklung algorithmischer Skelette für CUDA am Beispiel von Affintiy Propagation

dc.contributor.authorWinter, Christoph
dc.contributor.editorPlödereder, E.
dc.contributor.editorGrunske, L.
dc.contributor.editorSchneider, E.
dc.contributor.editorUll, D.
dc.date.accessioned2017-07-26T10:59:58Z
dc.date.available2017-07-26T10:59:58Z
dc.date.issued2014
dc.description.abstractIn diesem Artikel wird anhand des Clusteralgorithmus Affinity Propagation (AP) eine Bibliothek bestehend aus algorithmischen Skeletten vorgestellt, mit deren Hilfe Berechnungen auf die GPU verlagert werden können. Nach einer kurzen Be- schreibung von AP wird eingehend auf die Implementierung der Bibliothek und deren Skelette eingegangen: Sowohl die abstrakten Bausteine als auch die konkrete Umsetzung und Verwendung für AP werden dargestellt. Durch das hohe Abstraktionsniveau der Bibliothek und durch Nutzung etablierter CUDA/C++ Konzepte wie Iteratoren und Funktionsobjekte entsteht eine Sammlung nützlicher Funktionen, die einerseits als Ergänzung zu bestehenden Bibliotheken, andererseits als Basis für weitere Entwicklungen dient. Die Wiederverwendbarkeit, Wartbarkeit und Übersichtlichkeit der Anwendungen werden durch deren Verwendung gesteigert. Eine kurze Analyse über das Laufzeitverhalten im Vergleich zu anderen Funktionssammlungen zeigt, dass die entwickelten Funktionen bessere Laufzeiten erzielen. Dadurch lässt sich AP unter Nutzung der Skelette im Vergleich zu einer sequenziellen Version um Faktor 40 - 50 beschleunigen.de
dc.identifier.isbn978-3-88579-626-8
dc.identifier.pissn1617-5468
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartofInformatik 2014
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-232
dc.titleEntwicklung algorithmischer Skelette für CUDA am Beispiel von Affintiy Propagationde
dc.typeText/Conference Paper
gi.citation.endPage2388
gi.citation.publisherPlaceBonn
gi.citation.startPage2377
gi.conference.date22.-26. September 2014
gi.conference.locationStuttgart

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