GPU загального призначення

Моделювання повнозв'язної нейронної мережі з використанням технології CUDA

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.

Метод вимірювання енергетичної ефективності обчислень на графічному ядрі

Запропоновано метод вимірювання енергетичної ефективності обчислень на CPU і GPU, який не потребує спеціалізованого вимірювального обладнання. За результатами проведених експериментів порівняно ефективність обчислень на CPU і на GPU з погляду енерговитрат.