Application of GPU in physical experiments data analysis

Niniejsza praca dotyczy problemu uwspółbieżnienia procesu generacji liczb pseudolosowychz użyciem technologii CUDA. Zaprezentowane zostały teoretyczne wprowadzenie do rejestrówprzesuwnych ze sprzężeniem zwrotnym, oparty na nich algorytm Tausworthe oraz algorytm generacjiliczb losowych o długim okresie oraz dobrych właściwościach statystycznych będący złożeniem kilkuinstancji generatora z rodziny Tausworthe. Udało się zaobserwować duże przyspieszenie obliczeńwzględem sekwencyjnej wersji implementacji. Opisane zostały efektywne sposoby wykorzystaniazasobów oferowanych przez popularne karty graficzne do wykonywania obliczeń, w szczególnościróżne rodzaje dostępu do pamięci oraz problem kopiowania danych do pamięci RAM komputera.Efektem pracy jest wysoko-wydajny generator liczb losowych o rozkładzie jednostajnym lubnormalnym którego właściwości świadczą o możliwym poważnym zastosowaniu.The thesis aims at the problem of parallelizing pseudo-random numbers generation process withusage of CUDA technology. What was presented is the theoretical introduction to linear feedbackshit registers, the Tausworthe algorithm basing on them, and the random numbers generationalgorithm which has long period and good statistical properties being the composition of a fewinstances of generators from the Tausworthe family. What was observed is big computation speedupcompared to the sequential implementation. The effective ways of using the popular graphic cardsresources for the purpose of computation were presented, concentrating especially on variousmemory access methods and the copying data to machine’s RAM memory issue. The result is highlyeffective random numbers generator having uniform or normal distribution which properties showits possible serious application