Yerçekimsel N-cisim simülasyonundaki karşılıklı kuvvetler optimizasyonunun gpu üzerindeki analizi

Abstract

Bu tez kapsamında, yerçekimsel N-cisim simülasyonundaki karşılıklı kuvvetler optimizasyonu CUDA paralel hesaplama mimarisi kullanılarak GPU üzerinde uygulanıp, kullanılan algoritmanın analizi yapılmıştır. N-cisim problemlerinin çözümü, çok sayıda hesaplama gerektirmekte ve uzun zaman almaktadır. Çalışmada, GPU ile bu tarz problemlerin çözümü için daha hızlı yöntemlerin üretilmesi amaçlanmıştır. Algoritmanın analizinde kullanılan önemli metrikler yürütme zamanı, hesaplama gücü ve bellek kullanımıdır. Analizler, GPU üzerinde CUDA ile uygulanan bütün-çiftler algoritması ile karşılaştırmalı olarak verilmiştir. Analizler sonucunda, veri büyüklüğü arttıkça, karşılıklı kuvvetler optimizasyonu bütün-çiftler algoritmasına karşı yürütme zamanı açısından daha iyi sonuç elde etmiştir. Hesaplama gücüne göre ise karşılıklı kuvvetler algoritması bütün-çiftler algoritmasına karşı yaklaşık 2 kat daha kötü sonuç elde etmiştir. Bellek kullanımı bakımından ise iki algoritma arasında denk bir kullanım vardır. Bu sonuçlar, veri setinin büyük olduğu simülasyonlarda, karşılıklı kuvvetler optimizasyonunun bütün-çiftler algoritmasının yerine kullanılabilir olduğunu göstermektedir. In this thesis, the optimization of reciprocal forces in the gravitational N-body simulation is implemented on the GPU using CUDA parallel computing architecture and the algorithm used is analyzed. The solution of N-body problems requires a lot of computation and takes a long time. In the study, it was aimed to produce faster methods for solving such problems with GPU. Important metrics used in the analysis of the algorithm are execution time, computing power and memory usage. Analyzes are given in comparison with the all-pairs algorithm applied with CUDA on GPU. As a result of the analysis, as the data size increases, reciprocal forces optimization has achieved better results in terms of execution time against the all-pair algorithm. According to the calculation power, the reciprocal force algorithm is about 2 times worse than the all-pair algorithm. In terms of memory usage, there is an equivalent use between the two algorithms. These results show that in the simulations where the dataset is large, the reciprocal force optimization can be used instead of the all-pair algorithm.