Software development tools using GPGPU potentialities

Abstract

The paper deals with potentialities of various up-to-date software development tools for making use of graphic processor (GPU) parallel computing resources. Examples are given to illustrate the use of present-day software tools for the development of applications and realization of algorithms for scientific-technical calculations performed by GPGPU. The paper presents some classes of hard mathematical problems of scientific-technical calculations, for which the GPGPU can be efficiently used. is possible. To reduce the time of calculation program development with the use of GPGPU capabilities, various dedicated programming systems and problem-oriented subroutine libraries are recommended. Performance parameters when solving the problems with and without the use of GPGPU potentialities are compared.

Приведено опис можливостей різних сучасних програмних засобів розробки для використання паралельних обчислювальних можливостей графічних процесорів (GPU). Наведені приклади використання існуючих програмних засобів для розробки додатків і реалізації алгоритмів науково-технічних розрахунків, виконуваних засобами графічних процесорів (GPGPU). Виділені деякі класи математично інтенсивних задач науково-технічних розрахунків, для яких можливе ефективне застосування GPGPU. Видані рекомендації по скороченню часу розробки програм науково-технічних розрахунків, що використовують можливості GPGPU для прискорення обробки даних, за рахунок застосування різних спеціалізованих систем програмування і проблемно-орієнтованих бібліотек підпрограм. Показані приклади порівняння показників продуктивності при вирішенні цих завдань без застосування GPU і з використанням можливостей GPGPU.

Приведено описание возможностей различных современных программных средств разработки для использования параллельных вычислительных возможностей графических процессоров (GPU). Даны примеры использования существующих программных средств для разработки приложений и реализации алгоритмов научно-технических расчётов, выполняемых средствами графических процессоров (GPGPU). Выделены некоторые классы математически интенсивных задач научно-технических расчётов, для которых возможно эффективное применение GPGPU. Выданы рекомендации по сокращению времени разработки программ научно-технических расчётов, использующих возможности GPGPU для ускорения обработки данных, за счёт применения различных специализированных систем программирования и проблемно-ориентированных библиотек подпрограмм. Показаны примеры сравнения показателей производительности при решении этих задач без применения GPU и с использованием возможностей GPGPU.