Implementasi Komputasi Paralel Dengan Compute Unified Device Architecture (CUDA) Untuk Perhitungan Simple Linear Regression

Danang Haryo Sulaksono, Enggar Alfianto, Siti Agustini

Abstract


Nvidia CUDA berawal dari riset Nvidia untuk GPGPU (General-Purpose Computing on Graphics Processing Unit). Dari riset tersebut muncul teknologi CUDA untuk suatu pemrosesan paralel yang sudah diimplementasikan dalam GPU buatan Nvidia saat ini, sehingga memunginkan GPU (didukung oleh teknologi CUDA) menjadi aristektur terbuka seperti CPU. Dalam penelitian ini, kami memanfaatkan GPU sebagai media kalkulasi. Data yang digunakan dalam kalkulasi adalah data Wave Energy Converters yang berjumlah ribuan. Penelitian ini menggunakan NVIDIA GTX 1050 ti dengan spesifikasi memori GPU 4 GB dengan core 768 unit. Skema dari metode komputasi paralel yang akan dirancang menggunakan komputasi dengan CUDA akan diimplementasikan pada regresi linier untuk perhitungan data Wave Energy Converters. Dalam proses implementasi ini akan terdapat beberapa proses dimulai dari proses input data, proses dan output. Adapun output dari proses tersebut berupa informasi excecutiontime yang akan dijadikan pembanding dari tiap metode CUDA. Pada penelitian ini benchmark komputasi dengan CUDA meliputi lamanya GPU memproses perhitungan regresi linier. Lamanya komputasi akan menggunakan satuan milissecond (ms) dan pengujian akan dilakukan sebanyak sepuluh kali secara bertahap dengan memasukkan data dimulai dari 10.000 sampai dengan 100.000. Set data untuk komputasi menggunakan data Wave Energy Converters. Waktu komputasi regresi linier dengan data antara 10.000 sampai dengan 100.000 menunjukkan waktu komputasi yang sangat cepat, antara nilai antara 341 ms sampai dengan 833 ms. Hal ini membuktikan bahwa komputasi dengan CUDA sangat efisien untuk perhitungan dengan proses yang besar.


Keywords


Automosi; contoh; embedded system; kendaraan air; sistem dinamis.

Full Text:

PDF

References


J.B. Kulkarni, A. A. Sawan2, V. S. Inamdar, Database Processing by Linear Regression on GPU using CUDA, Proceedings of 2011 International Conference on Signal Processing, Communication, Computing and Networking Technologies (ICSCCN 2011), 2011.

K. Bagus, A. T. Bharata, S. N. Akhmad, Analisis Perbandingan Komputasi GPU dengan CUDA dan Komputasi CPU Untuk Image dan Video Processing, Universitas Gadjah Mada Yogyakarta, Indonesia, 2015.

A. C. P. Siregar dan D. H. Sulaksono, (2018), Komputasi Penentuan Kualitas pada Fiber Optik Berdasarkan Rugi Daya dengan Gaussian Naive Bayes Menggunakan Teknologi CUDA, Institut Teknologi Adhitama Surabaya, Indonesia, 2018.

B. Blaise, Introduction To Parallel Computing, Lawrence livermore National laboratory, Retrieved 2007.

T. Mahajan and S. Masih, Enhancing Blowfish File Encryption Algorithm through Parallel Computing on GPU. IEEE International Conference on Computer, Communication and Control. 2015.

A. horga, " Genetic algorithms –CPU vs GPU implementation discussion Metaheuristics course report”.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2019 Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.