Blar i NTNU Open på forfatter "Elster, Anne C."

Viser treff 21-33 av 33

    • Linear Programming on the Cell/BE 

      Eldhuset, Åsmund (Master thesis, 2009)
      Linear programming is a form of mathematical optimisation in which one seeks to optimise a linear function subject to linear constraints on the variables. It is a very versatile tool that has many important applications, ...

    • LS-CAT: A Large-Scale CUDA AutoTuning Dataset 

      Lars, Bjertnes; Tørring, Jacob; Elster, Anne C. (Peer reviewed; Journal article, 2021)
      The effectiveness of Machine Learning (ML) methods depend on access to large suitable datasets. In this article, we present how we build the LS-CAT (Large-Scale CUDA AutoTuning) dataset sourced from GitHub for the purpose ...

    • Multi-GPU Maximum Flow Using the Groute Framework 

      Karstang, Vegard Seim (Master thesis, 2020)
      Maks flyt problemet er et kjerneproblem innen grafteori og algoritmer for å løse problemet har utviklet seg siden Ford og Fulkerson publiserte sin løsning i 1956. Dette problemet dukker opp i forskjellige flytproblemer i ...

    • Multicore Max-Flow using GraphBLAS: A Usability Study 

      Svela, Zawadi Berg; Elster, Anne C. (Peer reviewed; Journal article, 2021)
      Optimizing linear algebra operations has been a research topic for decades. The compact language of mathematics also produce lean, maintainable code. Using linear algebra as a high-level abstraction for graph operations ...

    • Next generation geophysical sensing: exploring a new wave of geophysical technologies for the energy transition 

      Ringrose, Philip; Landrø, Martin; Potter, John; Eidsvik, Jo; Wienecke, Susann; Bouffaut, Léa; Oye, Volker; Dong, Hefeng; Elster, Anne C.; Johansen, Ståle Emil (Peer reviewed; Journal article, 2021)

    • Novel Extended Brickmap for Real-time Ray Tracing 

      Hjerpbakk, Aksel (Master thesis, 2022)
      Lagring og tegning av storskala volumetrisk data kan være en utfordring. I denne avhandlingen kommer vi til å videreutvikle en datastruktur kalt \textit{brickmap} i fra 2015. Brickmapdatastrukturen leverer en praktisk ...

    • Nvidia Hopper GPU and Grace CPU Highlights 

      Elster, Anne C.; Haugdahl, Tor Andre (Peer reviewed; Journal article, 2022)
      At GTC 2022, Nvidia announced a new product family that aims to cover from small enterprise workloads through exascale high performance computing (HPC) and trillion-parameter AI models. This column highlights the most ...

    • Optimization Techniques for Auto-tuning GPUs: An Empirical Study of Image-based GPU Kernels 

      Tørring, Jacob Odgård (Master thesis, 2020)
      Med den moderne utviklingen av datamaskinarkitektur, spesielt med utviklingen av akseleratorer slik som GPUer(Graphics Processing Unit), så blir det stadig vanskeligere å skrive effektive programmer. Når disse arkitekturene ...

    • Parallel Programming with MPI through Gaming 

      Finstad, Vetle (Master thesis, 2022)
      Mangel på erfaring med parallell programmering blant programmerere er en økende bekymring. Dette er problematisk ettersom parallell programmering kreves for å utnytte komponenter som GPUer og flerkjerne-CPUer fullt ut. Vi ...

    • Preparing the CERN Machine-Learned Particle-Flow Model for Exascale using Horovod: Experience and Performance Studies on the Flatiron and Jülich Supercomputers 

      Sørlie, Lars (Master thesis, 2022)
      Det er en økning i interessen for å vise viktigheten av HPC for kunstig intelligens og kunstig intelligens for HPC. HPC-sentre kan nå skryte av større og større datakraft, med flere sentre som når exascale. CERN undersøker ...

    • Simulating Snow as an Elastoplastic Material on the GPU 

      Chunnoo, Mathias (Master thesis, 2022)
      De siste årene, spesielt under pandemien, har Norge sett en drastisk vekst i folk som prøver topptur for første gang. Med denne økningen i uerfarne turgåere i snøbelagte fjell, er det en medfølgende fare for utsettelse for ...

    • Usability Study of GraphBLAS Through MulticoreMax-Flow 

      Svela, Zawadi Berg (Master thesis, 2021)
      Grafer er blant de mest generelle og fleksible abstraksjonene i datavitenskap. Men, etter hvert som størrelsen på datasett vokser trenger vi stadig mer datakraft for å behandle dem, som betyr at vi må ta ibruk grafalgoritmer ...

    • Vulkan Port of OpenGL-based CUDA Snow Simulation 

      Nilssen, Mikael Gabriel Berramdan (Master thesis, 2023)
      GPUer fortsetter å drive en imponerende visuelle og vitenskapelige utvikling. Vulkan APIen tilbyr høyere FPS (frames per second) og forbedret ray-tracing effektivitet i forhold OpenGL. Dette gjør Vulkan til et attraktivt ...