GPU-accelerated Domain Decomposition Methods for Helmholtz equation

dc.contributor.advisorVainikko, Eero, juhendaja
dc.contributor.authorMammadov, Ziya
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondet
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Arvutiteaduse instituutet
dc.date.accessioned2024-09-30T08:03:39Z
dc.date.available2024-09-30T08:03:39Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractHelmholtzi võrrand, mida kasutatakse erinevates valdkondades, näiteks akustika, optika ja seismoloogia, on osatuletistega diferentsiaalvõrrand, mis kirjeldab lainete tekkimist erinevates füüsikalistes süsteemides. Helmholtzi maatriks saadakse antud ülesande diskretiseerimisel numbriliseks lahendamiseks, kasutades lõplike diferentside või lõplike elementide meetodeid. Praktikas võib Helmholtzi võrrandi numbriline lahendamine olla keerukas nii probleemi suuruse kui ka maatriksi spektraalsete omaduste tõttu. Käesolev lõputöö uurib iteratiivseid meetodeid Helmholtzi võrrandi lahendamiseks kiirendades arvutusi kasutades GPU võimsust. Iteratiivses protsessis rakendatakse eelkonditsioneerijana spetsiaalset alampiirkondadeks jagamise meetodit, Restricted Additive Schwarz’i meetodit, mis võimaldab GPU-d kasutada samaaegselt mitme alampiirkonna lahendajana. Sel eesmärgil sai realiseeritud spetsiaalne Kaasgradientide kompleksarvuline blokk-lahendaja PyOpenCL-s mitme samaaegse parempoole vektori jaoks. Sooritatakse eksperimente diskretiseeritud Helmholtzi võrrandi lahenduse jõudluse hindamiseks, võrreldakse erinevate tehnikate tõhusust sõltuvalt alampiirkondade lahendamiseks kasutatavast meetodist.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10062/104965
dc.language.isoen
dc.publisherTartu Ülikoolet
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Estoniaen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ee/
dc.subjectGPU programming
dc.subjectConjugate Gradient method
dc.subjectIterative methods
dc.subjectDomain Decomposition
dc.subjectOpenCL
dc.subjectPyOpenCL
dc.subjectIteratiivsed meetodid
dc.subjectAlampiirkondadeks jagamise meetod
dc.subjectKaasgradientide meetod
dc.subject.othermagistritöödet
dc.subject.otherinformaatikaet
dc.subject.otherinfotehnoloogiaet
dc.subject.otherinformaticsen
dc.subject.otherinfotechnologyen
dc.titleGPU-accelerated Domain Decomposition Methods for Helmholtz equation
dc.typeThesisen

Failid

Originaal pakett

Nüüd näidatakse 1 - 2 2
Laen...
Pisipilt
Nimi:
mammadov_computerscience_2024.pdf
Suurus:
1.63 MB
Formaat:
Adobe Portable Document Format
Pisipilt ei ole saadaval
Nimi:
mammadov_computerscience_2024.zip
Suurus:
2.11 MB
Formaat:
Compressed ZIP