Розглянуто задачу істотного підвищення продуктивності обчислювальних систем за рахунок використання сучасних апаратних засобів, таких як графічний процесор загального призначення. Описано відповідну програмну технологію CUDA і проаналізо- вано її ключові особливості, які суттєво впливають на продуктивність. На основі проведеного аналізу вибрана модель нейронної мережі та описано підхід до її реалізації. Наведено порівняльний аналіз реалізацій нейронної мережі на центральному та графічному процесорі, а також вплив деяких параметрів мережі на продуктивність.
1. Гергель В.П. Теория и практика параллельных вычислений. – М.: Бином, Лаборатория знаний, 2007. – 424 с. 2. CUDA Zone. http://www.nvidia.ru/object/cuda_home_new_ru.html (Last access: 15.08.2012). 3. Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей: пер. с англ. – М.: Вильямс, 2001, – 288 с. 4. Изопов П.Ю., Суханов С.В., Головашкин Д.Л. Технология реализации нейросетевого алгоритма в среде CUDA на примере распознавания рукописных цифр. – М.: Институт систем обработки изображений РАН “Компьютерная оптика”, т. 34. – 2010. – № 2. – С. 243–251.