SOLR
_version_ |
1794756165921406976 |
author |
Jakobs, Thomas |
author2 |
Rünger, Gudula, Rünger, Gudula, Keller, J. |
author2_role |
, , |
author2_variant |
g r gr, g r gr, j k jk |
author_facet |
Jakobs, Thomas, Rünger, Gudula, Rünger, Gudula, Keller, J. |
author_role |
|
author_sort |
Jakobs, Thomas |
author_variant |
t j tj |
building |
Library A |
collection |
sid-22-col-qucosa |
contents |
Neben einer kurzen Ausführungszeit rückt bei der Optimierung von Anwendungen und Algorithmen ein geringer Energieverbrauch der genutzten Rechenressourcen in den Fokus der aktuellen Forschung. Eine hohe Energie-Effizienz von Programmen wird dabei erreicht, indem der Energieverbrauch von Programmen und Technologien reduziert wird, ohne dafür die Ausführungszeit übermäßig zu erhöhen. Im parallelen wissenschaftlichen Rechnen ist der Bedarf an energie-effizienten Programmausführungen vor allem für Algorithmen der linearen Algebra gegeben, die als Unterfunktionen in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden. Die Vektorisierung von Programmen durch die Prozessor- und Instruktionssatzerweiterung AVX zeigt Potenzial zur energie-effizienten Ausführung von Algorithmen der linearen Algebra, wobei die erzielte Energie-Effizienz von der Umsetzung der Implementierung abhängt. Für die gezeigten Untersuchungen werden drei repräsentativ ausgewählte Algorithmen der linearen Algebra für die Ausführung auf AVX-Vektoreinheiten genutzt. Bei der AVX-Vektorisierung der Algorithmen werden verschiedene Programmvarianten erstellt, mit denen Ausführungszeit und Energieverbrauch bei der Ausführung ermittelt werden. Die Programmvarianten unterscheiden sich dabei unter anderem in der Anwendung von Programmtransformationen, wie Loop Tiling oder einer veränderten Speicherzugriffsstruktur. Zusätzlich wird gezeigt, wie die Umsetzung verschiedener Programmieransätze, wie Autovektorisierung oder unterschiedlicher Instruktionssätze, sowie Implementierungsvarianten durch die Auswahl der verwendeten Instruktionen, die Ausführungszeit und den Energieverbrauch der Programmausführung beeinflussen. Die so erstellten Programmvarianten werden auf modernen Prozessoren verschiedener Architekturfamilien mit unterschiedlichen Ausführungsparametern, wie der eingestellten Prozessorfrequenz, ausgeführt. Die Untersuchungen zeigen, dass sich Ausführungszeit und Energieverbrauch von Programmen durch die Vektorisierung reduzieren lassen. Die Auswahl der Programmtransformationen, des Programmieransatzes und der Ausführungsparameter für die energie-effiziente Ausführung von vektorisierten Programmen kann dabei anwendungsspezifisch aufgrund der Eigenschaften des ausgewählten Algorithmus getroffen werden. |
dewey-full |
004.3 |
dewey-hundreds |
000 - Computer science, information, general works |
dewey-ones |
004 - Computer science |
dewey-raw |
004.3 |
dewey-search |
004.3 |
dewey-sort |
14.3 |
dewey-tens |
000 - Computer science, information, general works |
facet_avail |
Online, Free |
finc_class_facet |
Informatik |
fincclass_txtF_mv |
science-computerscience |
format |
eBook, Thesis |
format_access_txtF_mv |
Thesis |
format_de14 |
Thesis, Book, E-Book |
format_de15 |
Thesis, Book, E-Book |
format_del152 |
Buch, Buch |
format_detail_txtF_mv |
text-online-monograph-independent-thesis |
format_dezi4 |
e-Book |
format_finc |
Book, E-Book, Thesis |
format_legacy |
Thesis, Book |
format_legacy_nrw |
Thesis, Book, E-Book |
format_nrw |
Thesis, Book, E-Book |
format_strict_txtF_mv |
E-Thesis |
genre |
Hochschulschrift gnd-content |
genre_facet |
Hochschulschrift |
geogr_code |
not assigned |
geogr_code_person |
not assigned |
id |
22-ch1-qucosa2-770963 |
illustrated |
Not Illustrated |
imprint |
Online-Ausg., 2022 |
imprint_str_mv |
Online-Ausg.: 2022 |
institution |
DE-105, DE-Gla1, DE-Brt1, DE-D161, DE-540, DE-Pl11, DE-Rs1, DE-Bn3, DE-Zi4, DE-Zwi2, DE-D117, DE-Mh31, DE-D275, DE-Ch1, DE-15, DE-D13, DE-L242, DE-L229, DE-L328 |
is_hierarchy_id |
|
is_hierarchy_title |
|
language |
German |
last_indexed |
2024-03-28T08:00:58.877Z |
match_str |
jakobs2022optimierungderenergieeffizienzfuralgorithmenderlinearenalgebradurchsimdprogrammierungundavxvektorisierungoptimizationoftheenergyefficiencyoflinearalgebraalgorithmsbysimdprogrammingandavxvectorization |
mega_collection |
Qucosa |
publishDateSort |
2022 |
record_format |
marcfinc |
record_id |
ch1-qucosa2-770963 |
recordtype |
marcfinc |
rvk_facet |
No subject assigned |
score |
17,054317 |
source_id |
22 |
spelling |
Jakobs, Thomas, Optimierung der Energie-Effizienz für Algorithmen der Linearen Algebra durch SIMD-Programmierung und AVX-Vektorisierung Optimization of the energy-efficiency of linear algebra algorithms by SIMD-programming and AVX-vectorization, txt, nc, Online-Ausg. 2022 Online-Ressource (Text) Technische Universität Chemnitz, Dissertation Technische Universität Chemnitz 2021, Neben einer kurzen Ausführungszeit rückt bei der Optimierung von Anwendungen und Algorithmen ein geringer Energieverbrauch der genutzten Rechenressourcen in den Fokus der aktuellen Forschung. Eine hohe Energie-Effizienz von Programmen wird dabei erreicht, indem der Energieverbrauch von Programmen und Technologien reduziert wird, ohne dafür die Ausführungszeit übermäßig zu erhöhen. Im parallelen wissenschaftlichen Rechnen ist der Bedarf an energie-effizienten Programmausführungen vor allem für Algorithmen der linearen Algebra gegeben, die als Unterfunktionen in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden. Die Vektorisierung von Programmen durch die Prozessor- und Instruktionssatzerweiterung AVX zeigt Potenzial zur energie-effizienten Ausführung von Algorithmen der linearen Algebra, wobei die erzielte Energie-Effizienz von der Umsetzung der Implementierung abhängt. Für die gezeigten Untersuchungen werden drei repräsentativ ausgewählte Algorithmen der linearen Algebra für die Ausführung auf AVX-Vektoreinheiten genutzt. Bei der AVX-Vektorisierung der Algorithmen werden verschiedene Programmvarianten erstellt, mit denen Ausführungszeit und Energieverbrauch bei der Ausführung ermittelt werden. Die Programmvarianten unterscheiden sich dabei unter anderem in der Anwendung von Programmtransformationen, wie Loop Tiling oder einer veränderten Speicherzugriffsstruktur. Zusätzlich wird gezeigt, wie die Umsetzung verschiedener Programmieransätze, wie Autovektorisierung oder unterschiedlicher Instruktionssätze, sowie Implementierungsvarianten durch die Auswahl der verwendeten Instruktionen, die Ausführungszeit und den Energieverbrauch der Programmausführung beeinflussen. Die so erstellten Programmvarianten werden auf modernen Prozessoren verschiedener Architekturfamilien mit unterschiedlichen Ausführungsparametern, wie der eingestellten Prozessorfrequenz, ausgeführt. Die Untersuchungen zeigen, dass sich Ausführungszeit und Energieverbrauch von Programmen durch die Vektorisierung reduzieren lassen. Die Auswahl der Programmtransformationen, des Programmieransatzes und der Ausführungsparameter für die energie-effiziente Ausführung von vektorisierten Programmen kann dabei anwendungsspezifisch aufgrund der Eigenschaften des ausgewählten Algorithmus getroffen werden., Praktische Informatik, Vektorisierung, Avx, Lineare Algebra, Energie-Effizienz, Simd, Programmierung, Energieeffizienz, Hochschulschrift gnd-content, Rünger, Gudula, Keller, J., text/html https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa2-770963 Online-Zugriff |
spellingShingle |
Jakobs, Thomas, Optimierung der Energie-Effizienz für Algorithmen der Linearen Algebra durch SIMD-Programmierung und AVX-Vektorisierung: Optimization of the energy-efficiency of linear algebra algorithms by SIMD-programming and AVX-vectorization, Neben einer kurzen Ausführungszeit rückt bei der Optimierung von Anwendungen und Algorithmen ein geringer Energieverbrauch der genutzten Rechenressourcen in den Fokus der aktuellen Forschung. Eine hohe Energie-Effizienz von Programmen wird dabei erreicht, indem der Energieverbrauch von Programmen und Technologien reduziert wird, ohne dafür die Ausführungszeit übermäßig zu erhöhen. Im parallelen wissenschaftlichen Rechnen ist der Bedarf an energie-effizienten Programmausführungen vor allem für Algorithmen der linearen Algebra gegeben, die als Unterfunktionen in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden. Die Vektorisierung von Programmen durch die Prozessor- und Instruktionssatzerweiterung AVX zeigt Potenzial zur energie-effizienten Ausführung von Algorithmen der linearen Algebra, wobei die erzielte Energie-Effizienz von der Umsetzung der Implementierung abhängt. Für die gezeigten Untersuchungen werden drei repräsentativ ausgewählte Algorithmen der linearen Algebra für die Ausführung auf AVX-Vektoreinheiten genutzt. Bei der AVX-Vektorisierung der Algorithmen werden verschiedene Programmvarianten erstellt, mit denen Ausführungszeit und Energieverbrauch bei der Ausführung ermittelt werden. Die Programmvarianten unterscheiden sich dabei unter anderem in der Anwendung von Programmtransformationen, wie Loop Tiling oder einer veränderten Speicherzugriffsstruktur. Zusätzlich wird gezeigt, wie die Umsetzung verschiedener Programmieransätze, wie Autovektorisierung oder unterschiedlicher Instruktionssätze, sowie Implementierungsvarianten durch die Auswahl der verwendeten Instruktionen, die Ausführungszeit und den Energieverbrauch der Programmausführung beeinflussen. Die so erstellten Programmvarianten werden auf modernen Prozessoren verschiedener Architekturfamilien mit unterschiedlichen Ausführungsparametern, wie der eingestellten Prozessorfrequenz, ausgeführt. Die Untersuchungen zeigen, dass sich Ausführungszeit und Energieverbrauch von Programmen durch die Vektorisierung reduzieren lassen. Die Auswahl der Programmtransformationen, des Programmieransatzes und der Ausführungsparameter für die energie-effiziente Ausführung von vektorisierten Programmen kann dabei anwendungsspezifisch aufgrund der Eigenschaften des ausgewählten Algorithmus getroffen werden., Praktische Informatik, Vektorisierung, Avx, Lineare Algebra, Energie-Effizienz, Simd, Programmierung, Energieeffizienz, Hochschulschrift |
title |
Optimierung der Energie-Effizienz für Algorithmen der Linearen Algebra durch SIMD-Programmierung und AVX-Vektorisierung: Optimization of the energy-efficiency of linear algebra algorithms by SIMD-programming and AVX-vectorization |
title_auth |
Optimierung der Energie-Effizienz für Algorithmen der Linearen Algebra durch SIMD-Programmierung und AVX-Vektorisierung Optimization of the energy-efficiency of linear algebra algorithms by SIMD-programming and AVX-vectorization |
title_full |
Optimierung der Energie-Effizienz für Algorithmen der Linearen Algebra durch SIMD-Programmierung und AVX-Vektorisierung Optimization of the energy-efficiency of linear algebra algorithms by SIMD-programming and AVX-vectorization |
title_fullStr |
Optimierung der Energie-Effizienz für Algorithmen der Linearen Algebra durch SIMD-Programmierung und AVX-Vektorisierung Optimization of the energy-efficiency of linear algebra algorithms by SIMD-programming and AVX-vectorization |
title_full_unstemmed |
Optimierung der Energie-Effizienz für Algorithmen der Linearen Algebra durch SIMD-Programmierung und AVX-Vektorisierung Optimization of the energy-efficiency of linear algebra algorithms by SIMD-programming and AVX-vectorization |
title_short |
Optimierung der Energie-Effizienz für Algorithmen der Linearen Algebra durch SIMD-Programmierung und AVX-Vektorisierung |
title_sort |
optimierung der energie-effizienz für algorithmen der linearen algebra durch simd-programmierung und avx-vektorisierung optimization of the energy-efficiency of linear algebra algorithms by simd-programming and avx-vectorization |
title_sub |
Optimization of the energy-efficiency of linear algebra algorithms by SIMD-programming and AVX-vectorization |
title_unstemmed |
Optimierung der Energie-Effizienz für Algorithmen der Linearen Algebra durch SIMD-Programmierung und AVX-Vektorisierung: Optimization of the energy-efficiency of linear algebra algorithms by SIMD-programming and AVX-vectorization |
topic |
Praktische Informatik, Vektorisierung, Avx, Lineare Algebra, Energie-Effizienz, Simd, Programmierung, Energieeffizienz, Hochschulschrift |
topic_facet |
Praktische Informatik, Vektorisierung, Avx, Lineare Algebra, Energie-Effizienz, Simd, Programmierung, Energieeffizienz, Hochschulschrift |
url |
https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa2-770963 |
urn |
urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa2-770963 |
work_keys_str_mv |
AT jakobsthomas optimierungderenergieeffizienzfuralgorithmenderlinearenalgebradurchsimdprogrammierungundavxvektorisierungoptimizationoftheenergyefficiencyoflinearalgebraalgorithmsbysimdprogrammingandavxvectorization, AT rungergudula optimierungderenergieeffizienzfuralgorithmenderlinearenalgebradurchsimdprogrammierungundavxvektorisierungoptimizationoftheenergyefficiencyoflinearalgebraalgorithmsbysimdprogrammingandavxvectorization, AT kellerj optimierungderenergieeffizienzfuralgorithmenderlinearenalgebradurchsimdprogrammierungundavxvektorisierungoptimizationoftheenergyefficiencyoflinearalgebraalgorithmsbysimdprogrammingandavxvectorization |