Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/31307
metadata.teses.dc.title: Implementação de uma rede neural artificial de camada simples em plataforma gpu utilizando linguagem cuda
metadata.teses.dc.creator: Coelho, Rodrigo Amador
metadata.teses.dc.contributor.advisor1: Lacerda, Wilian Soares
metadata.teses.dc.contributor.referee1: Castro, Cristiano Leite de
Heimfarth, Tales
metadata.teses.dc.subject: Rede neural artificial
Paralelismo
Graphic processing units
Compute unified device architecture
Open computing language
metadata.teses.dc.date.issued: 2015
metadata.teses.dc.identifier.citation: COELHO, R. A. Implementação de uma rede neural artificial de camada simples em plataforma gpu utilizando linguagem cuda. 2011. 99 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2011.
metadata.teses.dc.description.resumo: Essa monografia descreve técnicas de paralelização para implementação de redes neurais. Estão sendo utilizadas técnicas de programação em GPU (Graphic Processing Units ou Unidade de Processamento Gráfico) para fins de melhoria de performance em redes neurais artificiais. Duas diferentes técnicas foram implementadas para serem executadas junto a GPU, mas não obtiveram ganho frente a CPU. Uma análise completa do ganho de velocidade e das técnicas utilizadas mostrando qual a mais eficiente é exibido no final deste estudo.
metadata.teses.dc.description.abstract: This monograph describes parallelization techniques for implementation of neural networks. Techniques are being used for GPU programming in order to improve performance in artificial neural networks. Two different techniques were implemented to run from the GPU, but have been unsuccessful against the CPU. A complete analysis of the speedup of the used techniques shows which is the more efficient is displayed at the end of the study.
metadata.teses.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/31307
metadata.teses.dc.language: pt_BR
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