Отрывок: 2 âàðèàíòà àëãîðèòìà èòåðàöèè è 2 âàðèàíòà ðàñïîëîæåíèß äàííûõ äàþò â èòîãå 4 âîçìîæíûõ âàðèàíòà, ýôôåêòèâíîñòü êîòîðûõ èññëåäóåòñß â äàëüíåéøåì. 5. Ðåçóëüòàòû ýêñïåðèìåíòîâ Äëß óäîáñòâà, ðåàëèçàöèè áûëè ïðîíóìåðîâàíû ñëåäóþùèì îáðàçîì. Íîìåð âàðèàíòà Îïèñàíèå ðåàëèçàöèè 1 ïîñòðî÷íîå ðàñïîëîæåíèå êîîðäèíàò ñòàíäà...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorБорисов, А.Н.-
dc.contributor.authorМясников, Е.В.-
dc.date.accessioned2020-08-06 13:10:53-
dc.date.available2020-08-06 13:10:53-
dc.date.issued2020-
dc.identifierDspace\SGAU\20200806\85100ru
dc.identifier.citationБорисов А.И. Понижение размерности методом градиентного спуска с использованием графических ускорителей/ А.И. Борисов, Е.В. Мясников // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2020). Сборник трудов по материалам VI Международной конференции и молодежной школы (г. Самара, 26-29 мая): в 4 т. / Самар. нац.-исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем. обраб. изобр. РАН-фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН; [под ред. В. А. Фурсова]. – Самара: Изд-во Самар. ун-та, 2020. – Том 4. Науки о данных. – 2020. – С. 1047-1054.ru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Ponizhenie-razmernosti-metodom-gradientnogo-spuska-s-ispolzovaniem-graficheskih-uskoritelei-85100-
dc.description.abstractВ статье рассматриваются различные способы реализации алгоритма градиентного спуска, используемого для понижения размерности данных, предназначенные для графических процессоров. Представлены 4 варианта реализации градиентного спуска для графических процессоров, написанные на языке HIP. Удалось достичь 6-кратного улучшения производительности при использовании графического процессора AMD Radeon RX Vega 56 относительно многопоточной реализации, исполняемой на центральном процессоре. In this papeг we discuss possible realizations of GPU-targeted gradient descent algorithm used for dimensionality reduction. 4 realizations of gradient descent algorithm were created using HIP - a new framework for GPGPU programming. We got 6 times perfomance improvement over multithreaded CPU version using AMD Radeon RX Vega 56.ru
dc.language.isorusru
dc.titleПонижение размерности методом градиентного спуска с использованием графических ускорителейru
dc.title.alternativeImplementation of "Kuznyechik"encryption algorithm using NVIDIA CUDAru
dc.typeArticleru
dc.textpart2 âàðèàíòà àëãîðèòìà èòåðàöèè è 2 âàðèàíòà ðàñïîëîæåíèß äàííûõ äàþò â èòîãå 4 âîçìîæíûõ âàðèàíòà, ýôôåêòèâíîñòü êîòîðûõ èññëåäóåòñß â äàëüíåéøåì. 5. Ðåçóëüòàòû ýêñïåðèìåíòîâ Äëß óäîáñòâà, ðåàëèçàöèè áûëè ïðîíóìåðîâàíû ñëåäóþùèì îáðàçîì. Íîìåð âàðèàíòà Îïèñàíèå ðåàëèçàöèè 1 ïîñòðî÷íîå ðàñïîëîæåíèå êîîðäèíàò ñòàíäà...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
ИТНТ-2020_том 4-1047-1054.pdf886.08 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.