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대한임베디드공학회 대한임베디드공학회논문지 대한임베디드공학회논문지 제8권 제3호
발행연도
2013.1
수록면
171 - 178 (8page)

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In this paper, we implement the Faddev-Leverier algorithm using GPGPU (General-Purpose Graphics Processing Unit) to accelerate singular value decomposition. In addition, we compare the performance of the algorithm using CPU and CPU plus GPGPU for eleven × matrix sizes in order to decompose singular values, where =4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1,024, 2,048, and 4,096. Experimental results indicate that CPU achieves better performance than CPU plus GPGPU for ≤ 64 because of a large number of read and write operations between CPU and GPGPU. However, CPU plus GPGPU outperforms CPU exponentially in the execution time for ≥ 64.
#GPGPU #OpenCL #Singular value decomposition #Faddev-Leverrier algorithm.

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참고문헌 (9)

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A. Rajwade / 2011 / Image Denoising using the Higher Order Singular Value Decomposition google schola G.H. Golub / 1970 / Singular Value Decomposition and Least Squares Solutions / Numer. Math 14 (5) : 403 ~ 441 google schola J.-Y. Lyu / 2003 / An Invisible Watermarking Scheme Using the SVD / The Journal of Korea Information and Communications Society 28 (11) : 1118 ~ 1122 google schola J.C. Gower / 1980 / A modified Leverrier-Faddeev algorithm for matrixes with multiple eigenvalues / Linear Algebra and its Applications 31 : 61 ~ 70 google schola J.E. Stone / 2010 / OpenCL : A Parallel Programming Standard for Heterogeneous Computing Systems / Computing in Science and Eng 12 (3) : 66 ~ 73 google schola

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