Search engine for discovering works of Art, research articles, and books related to Art and Culture
Javascript must be enabled to continue!
МЕТОД ПРИСКОРЕННЯ ВИКОНАННЯ ЗАДАЧ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ НА ГЕТЕРОГЕННИХ СИСТЕМАХ CPU-GPU
View through CrossRef
У статті розглянуто питання використання гетерогенних систем CPU-GPU для прискорення вирішення задач, пов’язаних із навчанням нейронних мереж. Досліджено основні архітектурні відомості, застосовані в кінцевій архітектурі гетерогенної системи. Розроблено метод на основі лінійної регресії для розподілу задачі між процесором та відеоприскорювачем. На основі методу, проведені експериментальні дослідження на зазначених системах. На основі отриманих результатів був проведений аналіз на основі визначених коефіцієнтів прискорення
Chernihiv Polytechnic National University
Title: МЕТОД ПРИСКОРЕННЯ ВИКОНАННЯ ЗАДАЧ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ НА ГЕТЕРОГЕННИХ СИСТЕМАХ CPU-GPU
Description:
У статті розглянуто питання використання гетерогенних систем CPU-GPU для прискорення вирішення задач, пов’язаних із навчанням нейронних мереж.
Досліджено основні архітектурні відомості, застосовані в кінцевій архітектурі гетерогенної системи.
Розроблено метод на основі лінійної регресії для розподілу задачі між процесором та відеоприскорювачем.
На основі методу, проведені експериментальні дослідження на зазначених системах.
На основі отриманих результатів був проведений аналіз на основі визначених коефіцієнтів прискорення.
Related Results
New approaches for resource management and job scheduling for HEP grid computing
New approaches for resource management and job scheduling for HEP grid computing
(English) The Large Hadron Collider (LHC) ALICE (A Large Ion Collider Experiment) experiment uses grid computing for its extensive data processing and analysis. The ALICE Grid is c...
CPU AND GPU (CUDA) TEMPLATE MATCHING COMPARISON / CPU IR GPU (CUDA) PALYGINIMAS VYKDANT ŠABLONŲ ATITIKTIES ALGORITMĄ
CPU AND GPU (CUDA) TEMPLATE MATCHING COMPARISON / CPU IR GPU (CUDA) PALYGINIMAS VYKDANT ŠABLONŲ ATITIKTIES ALGORITMĄ
Image processing, computer vision or other complicated opticalinformation processing algorithms require large resources. It isoften desired to execute algorithms in real time. It i...
Нейрономережева інформаційна технологія опрацювання медичних даних
Нейрономережева інформаційна технологія опрацювання медичних даних
Швидкий розвиток комп'ютерної техніки формує передумови для розробок нейрокомп'ютерів (тобто комп'ютерів 6-го покоління), які, за прогнозами в галузі штучного інтелекту, активно бу...
Застосування технології Neural Network для управління пацієнтопотоком у медичній установі
Застосування технології Neural Network для управління пацієнтопотоком у медичній установі
На сьогодні на основі технології Neural Network розроблено безліч програмних комплексів для прогнозування різних явищ, статистичного оброблення даних, методів класифікації даних, р...
Low-power architectures for automatic speech recognition
Low-power architectures for automatic speech recognition
Automatic Speech Recognition (ASR) is one of the most important applications in the area of cognitive computing. Fast and accurate ASR is emerging as a key application for mobile a...
Автоматизована система розпізнавання повітряних цілей за допомогою згорткових нейронних мереж
Автоматизована система розпізнавання повітряних цілей за допомогою згорткових нейронних мереж
Мета роботи. Підвищення ефективності і точності систем протиповітряної оборони шляхом розробки та впровадження автоматизованої системи розпізнавання повітряних цілей із використанн...
Parallel metaheuristics on GPU
Parallel metaheuristics on GPU
Métaheuristiques parallèles sur GPU
Les problèmes d'optimisation issus du monde réel sont souvent complexes et NP-difficiles. Leur modélisation est en constante évo...
Parallel Monte Carlo Tree Search on GPU
Parallel Monte Carlo Tree Search on GPU
Monte Carlo Tree Search (MCTS) is a method for making optimal decisions in artificial intelligence (AI) problems, typically move planning in combinatorial games. It combines the ge...