En jämförelse i prestanda mellan en CPU och en GPU avseende primtalsfaktorisering med hjälp av Eratosthenes såll och Försöksdivison

There has been remarkable advancement in Multi-cored Processing Units over the past decade. GPUs, which were originally designed as a specialized graphics processor, are today used in a wide variety of other areas. Their ability to solve parallel problems is unmatched due to their massive amount of simultaneously running cores. Despite this, most algorithms in use today are still fully sequential and do not utilize the processing power available. The Sieve of Eratosthenes and Trial Division are two very naive algorithms which combined can be used to find a number's unique combinataion of prime factors. This paper sought to compare the performance of a CPU and a GPU when tasked with prime factorization on seven different data sets. Five different programs were created, two running both algorithms on the CPU, two running both algorithms on the GPU and one program utilizing both. Each data set was presented multiple times to each program in different sizes ranging from one to half a million. The result was uniform in that the CPU greatly outperformed the GPU in every test case for this specific implementation.Flerkärniga processorer har under det senaste årtiondet utvecklats markant. Grafikkorten, designade för att excellera i grafiktunga beräkningar, används idag inom flera andra områden. Kortens förmåga att lösa paralleliserbara problem är oöverträffad tack vare deras massiva antal kärnor. Trots detta är majoriteten av algoritmer idag fortfarande helt sekventiella. Eratosthenes såll och Försöksdivision är två väldigt naiva algoritmer som tillsammans kan användas för att finna ett tals unika uppsättning primtalsfaktorer. Det här arbetet strävade efter att jämföra prestandan mellan en CPU och en GPU vad gäller uppgiften att faktorisera tal från sju olika uppsättningar data. Fem implementationer skrevs, varav två var begränsade till CPU:ns processorkraft, två begränsade till GPU:ns processorkraft och en som utnyttjade båda. Varje uppsättning data förekom i olika storlekar i omfånget ental till en halv miljon. Resultatet var entydigt på så sätt att CPU:n markant överträffade GPU:n i samtliga testfall