I detta papper beskriver vi en GPU parallellisering av 3D ändlig skillnad beräkning med hjälp av CUDA. Data tillgång redundans används som metriska för att bestämma den optimala implementeringen för både schablon-endast beräkning, samt diskretization av vågekvationen, som för närvarande är av stort intresse för seismisk databehandling. För de större schablonerna uppnår den beskrivna metoden genomströmningen på mellan 2.400 till över 3.000 miljoner utgångspunkter per sekund på en enda Tesla 10-series GPU. Detta är ungefär en storleksordning högre än en 4-kärnig Harpertown CPU kör en liknande kod från seismisk industri. Multi-GPU parallellisering beskrivs också, uppnå linjär skalning med GPUs genom överlappande inter-GPU kommunikation med beräkning.
Micikevicius REF utvecklade en CUDA implementation av 3D ändlig skillnad beräkning.
3D finite difference computation on GPUs using CUDA
{'venue': 'GPGPU-2', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}