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辅导计算机软件程序 毕业设计 程序代码 代写做软件程序毕设 免费开发资料 -> 毕业设计 -> gpu算法编程稀疏矩阵的LU分解比对GPU和CPU处理花费的时间-1094-源码+说明资料 |  退出登录 用户管理 |
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就是稀疏矩阵的LU分解（
然后呢，有两种算法论文里有的： 最后就是需要基于GPU计算的，还是c语言，但是放在GPU上平行编程。算法是现成的.
一定要用CUDA。
就是输入一个稀疏矩阵，然后用GPU平行计算，行进LU分解。 用 c语言
开始
cudaEvent_t timeStartEvent,timeEndEvent;
cudaEventCreate( &timeStartEvent, 0);
cudaEventCreate( &timeEndEvent, 0);
cudaEventRecord( timeStartEvent, 0);
结束
cudaEventRecord( timeEndEvent, 0) ;
cudaEventSynchronize( timeEndEvent ) ;
elapsedTime = 0 ;
cudaEventElapsedTime( & elapsedTime, timeStartEvent, timeEndEvent );
cout<<elapsedTime<<endl;
另外请只要记录计算时间（即不算数据在内存读写的时间）
| 注：处理稀疏矩阵的LU分解 比对 CPU 运行时间 和GPU运行时间的差异 |
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| 更新时间：2012/10/28 16:25:46 | |||
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