GithubHelp home page GithubHelp logo

laserscout / hy3603_pds_assignment_3 Goto Github PK

View Code? Open in Web Editor NEW
0.0 2.0 0.0 512 KB

The third assignment for the Parallel and Distributed Systems course. AUTh 2018-2019

Cuda 81.63% C 14.10% Makefile 3.46% Shell 0.82%

hy3603_pds_assignment_3's Introduction

Άσκηση 3

Παράλληλα & Κατανεμημένα Υπολογιστικά Συστήματα

13 Δεκεμβρίου 2018

Να υλοποιήσετε σε CUDA αλγόριθμο αναζήτησης και εύρεσης του πιο κοντινού γείτονα για κάθε σημείο q ∈ Q, ανάμεσα σε σημεία c ∈ C. Τα σύνολα σημείων Q και C περιέχουν NQ και NC σημεία αντίστοιχα.

Η αναζήτηση για τον γείτονα ενός σημείου q περιορίζεται σε ένα υποσύνολό του C που σίγουρα περιλαβάνει τους κοντινότερους γείτονες του q, τους βασικούς υποψήφιους (primary candidates), S. Η εύρεση των βασικών υποψηφίων, για κάθε q, γίνεται με ένα πλέγμα κουτιών ίδιου μεγέθους που κατακερματίζει το χώρο αναζήτησης. Κάθε κόμβος του πλέγματος είναι ένα κουτί που περικλείει διακριτά υποσύνολα των Q και C που βρίσκονται εντός των γεωμετρικών του ορίων. Οι βασικοί υποψήφιοι κάθε q είναι οι υποψήφιοι που ανήκουν στο ίδιο κουτί.

Αν o πιο κοντινός βασικός υποψήφιος σημείου q απέχει περισσότερο από την απόσταση του σημείου q από τα όρια του κουτιού, τότε η αναζήτηση θα πρέπει να επεκταθεί και στα κουτιά που εφάπτονται στο κουτί που ανήκει το q, διαφορετικά τότε είναι ο κοντινότερος γείτονας.

Το πρόγραμμά σας θα πρέπει να:

  • Δημιουργεί τα δύο σύνολα m και n σημείων, Q και C, που ακολουθούν ομοιόμορφη κατανομή στον [0, 1).
  • Κατακερματίζει το χώρο αναζήτησης, εφαρμόζοντας ένα πλέγμα κουτιών και αντιστοιχεί όλα τα σημεία στα κουτιά που τα περικλείουν. Το πλέγμα είναι διαστάσεων [d × d × d].
  • Βρίσκει τα κουτιά του πλέγματος, των οποίων τα περιεχόμενα συνθέτουν το σύνολο S, για κάθε ερώτημα q ∈ Q.
  • Πραγματοποιεί αναζήτηση στα σύνολα S.
  • Ελέγχει την ορθότητα των αποτελεσμάτων.
  • Δουλεύει σωστά για: NC = NQ = 2[21:25], d = 2[2:6].

Χρησιμοποιήστε πολλαπλά νήματα και shared memory για να αυξήσετε την ταχύτητα του προγράμματος σας.

Παραδώστε:

  • Αναφορά 3−4 σελίδων που να περιγράφει τη μέθοδο του παραλληλισμού καθώς και τους ελέγχους ορθότητας που χρησιμοποιήσατε.
  • Σχόλια και συμπεράσματα για την ταχύτητα υπολογισμών συγκριτικά με την σειριακή έκδοση του αλγορίθμου, για το εύρος παραμέτρων που δουλεύει σωστά ο παράλληλος αλγόριθμος.
  • Τον κώδικα του προγράμματος. Δεοντολογία: Εάν χρησιμοποιήσετε κώδικες από το διαδίκτυο ή αλλού, να αναφέρετε την πηγή και τις αλλαγές που κάνατε. Σημείωση: Ομαδικές εργασίες γίνονται δεκτές. Ο μέγιστος αριθμός φοιτητών που μπορούν να συνερ- γαστούν σε μία ομάδα είναι δύο, αρκεί κανένα ζευγάρι να μην έχει συνεργαστεί σε προηγούμενη εργασία.

Ημερομηνία παράδοσης: 13 Ιανουαρίου 2019.

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google ❤️ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.