?
Evaluating OpenMP, OpenACC and CUDA parallel programming models for the GPU: Performance Analysis
P. 40–51.
Тимофеев А. В., Халилов М. Р.
Чой Е. Р., Malkovsky S., Стегайлов В. В., , in: 11th Russian Supercomputing Days, RuSCDays 2025, Moscow, Russia, September 29–30, 2025, Revised Selected Papers.: Springer, 2026. Ch. 3 P. 32–47.
Добавлено: 3 января 2026 г.
Чой Е. Р., Стегайлов В. В., , in: 22nd International Conference, MMST 2022, Nizhny Novgorod, Russia, November 14–17, 2022, Revised Selected Papers.: Springer, 2022. Ch. 23 P. 281–292.
Добавлено: 26 декабря 2022 г.
Чой Е. Р., Никольский В. П., Стегайлов В. В., , in: Parallel Computational Technologies: 16th International Conference, PCT 2022, Dubna, Russia, March 29–31, 2022, Revised Selected Papers.: Springer, 2022. Ch. 12 P. 158–171.
Добавлено: 11 августа 2022 г.
Ziganurova L., Щур Л. Н., Lobachevskii Journal of Mathematics 2022 Vol. 43 No. 2 P. 513–518
Добавлено: 25 мая 2022 г.
Кондратюк Н. Д., Никольский В. П., Pavlov D. и др., International Journal of High Performance Computing Applications 2021 Vol. 35 No. 4 P. 312–324
Добавлено: 25 июня 2021 г.
Добавлено: 28 декабря 2020 г.
Чой Е. Р., Никольский В. П., Стегайлов В. В., , in: 2020 Global Smart Industry Conference (GloSIC).: IEEE, 2020. P. 354–361.
Добавлено: 3 декабря 2020 г.
Kuznetsov E., Кондратюк Н. Д., Logunov M. и др., , in: PPAM 2019: Parallel Processing and Applied Mathematics. Lecture Notes in Computer ScienceVol. 12043: 13th International Conference, PPAM 2019, Bialystok, Poland, September 8–11, 2019, Revised Selected Papers, Part I.: Springer, 2020. P. 324–334.
Добавлено: 14 октября 2020 г.
Springer, 2020.
Добавлено: 14 октября 2020 г.
Добавлено: 2 июня 2020 г.
Нольде Д. Е., Крылов Н. А., Телегин П. Н. и др., Труды НИИСИ РАН 2018 Т. 7 № 4 С. 157–161
На примере программного пакета Gromacs проведено исследование скорости расчета
классической молекулярной динамики на различных компьютерных системах: настольных компьютерах,
кластеров на основе процессоров x86_64, многоядерных процессоров архитектуры MIC, а также
гетерогенных систем с использованием «игровых» видеокарт или графических ускорителей. Рассмотрен
вопрос выбора оптимальной платформы для проведения расчетов молекулярной динамики. ...
Добавлено: 10 февраля 2020 г.
Фомин Д. Б., Математические вопросы криптографии 2015 Vol. 6 No. 2 P. 99–108
Рассматриваются вопросы, связанные с реализацией на NVIDIA GPU блочного шифра типа XSL над конечным полем с MDS-матрицей линейного преобразования. Проводится сравнение полученных результатов с другими блочным шифрами ...
Добавлено: 4 мая 2019 г.
Фомин Д. Б., Математические вопросы криптографии 2016 Vol. 7 No. 2 P. 121–130
Предлагается атака на реализацию блочного шифра типа AES на процессорах CUDA, основанная на времени выполнения шифрования. Эксперименты показали, что можно найти секретный 128-битовый ключ AES по шифрованию 2^32 подобранных блоков открытого текста. Этот подход применим к AES с ключами других размеров и, более того, к любому блочному шифру, в котором линейное преобразование состоит из линейных преобразований двух типов, ...
Добавлено: 4 мая 2019 г.
Кондратюк Н. Д., Смирнов Г. С., Длиннова Е. С. и др., , in: Communications in Computer and Information ScienceVol. 910: Parallel Computational Technologies.: Springer, 2018. P. 77–91.
Добавлено: 31 октября 2018 г.
El-Fakih K., Barlas G., Ali M. и др., International Journal of Parallel, Emergent and Distributed Systems 2018 Vol. 33 No. 2 P. 197–210
Добавлено: 31 октября 2018 г.
Монаков А. В., Платонов В. А., Аветисян А. И., Труды Института системного программирования РАН 2014 Т. 26 № 1 С. 357–374
В работе предлагаются методы поддержки разработки эффективных программ для современных параллельных архитектур, включая гибридные. Описываются специализированные методы профилирования, предназначенные для программиста, занимающегося распараллеливанием существующего кода, либо для поиска неэффективного использования кеша в многопоточных программах. Рассматривается задача автоматической генерации параллельного кода для гибридных архитектур. В задачах, где для повышения производительности на гибридных архитектурах необходима существенная переработка ...
Добавлено: 22 марта 2017 г.
Замятина Елена Борисовна, Ханжина Н. Е., В кн.: Высокопроизводительные вычисления на графических процессорах: материалы III Всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участием с элементами науч. шк. для молодежи (ВВГП–2016).: Пермь: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2016. С. 70–81.
В работе описывается проблема автоматизации распознавания изображений пыльцевых зерен, полученных с помощью оптического микроскопа. Автоматизация распознавания пыльцы является актуальной в таких задачах, как анализ качества меда с целью выявления фальсификата, проверка качества воздуха для предупреждения аллергиков и астматиков, палеопалинология, судебная палинология. Описывается метод решения проблемы, основанный на машинном обучении и применении технологии CUDA. Описывается алгоритм ...
Добавлено: 12 марта 2017 г.
Бараш Л. Ю., Щур Л. Н., Cuda Альманах 2014 № 3 С. 17–17
Разработаны библиотека RNGSSELIB и библиотека PRAND по параллельной генерации псевдослучайных чисел для расчетов Монте-Карло. Библиотека RNGSSELIB содержит только реализации для CPU и не требует при использовании наличия GPU или компилятора CUDA, в то время как библиотека PRAND содержит все разработанные реализации и предназначена для использования с CUDA версии 5.0 или более поздней. ...
Добавлено: 10 марта 2016 г.
Лебедев П. А., Journal of Physics: Conference Series 2016 Vol. 681 No. 1 P. 012048-1–012048-6
Добавлено: 3 февраля 2016 г.
Oleg E. Bukharov, Dmitry P. Bogolyubov, Expert Systems with Applications 2015 Vol. 42 No. 15-16 P. 6177–6183
Добавлено: 17 мая 2015 г.