|
|
Asistovaná vektorizace a paralelizace kódu pomocí standardu OpenMP 4.0
Slouka, Lukáš ; Nikl, Vojtěch (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Predmetom bakalárskej práce je optimalizácia kódu pomocou štandardu OpenMP 4.0, ktorý poskytuje prostriedky pre asistovanú paralelizáciu a vektorizáciu. Okrem popisu štandardu OpenMP 4.0 práca obsahuje aj náhľad do architektúr moderných počítačov a to najmä systému rýchlych vyrovnávacích pamätí a modulov SSE/AVX, ktoré hrajú veľmi významnú rolu v oblasti optimalizácie. Práca demonštruje výhody optimalizovaného kódu pomocou štandardu OpenMP 4.0 oproti neoptimalozavanému kódu na sade benchmarkov zameraných na rôzne aspekty optimalizácie.
|
|
|
Implementace neuronové sítě bez operace násobení
Slouka, Lukáš ; Baskar, Murali Karthick (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Predmetom tejto diplomovej práce je akcelerácia neurónových sietí s cieľom redukcie počtu operácií násobenia reálnych čísiel. Teoretická časť tejto práce sleduje súčasné trendy a metódy využívané v oblasti akcelerácie neurónových sietí. Najväčší dôraz je kladený na binarizačné techniky, ktoré umožňujú nahradiť násobenia logickými operátormi. Teoretický základ je zavedený do praxe hneď dvomi spôsobmi. Prvým z nich je implementácia kritických binárnych operátorov spustiteľných na GPU vo frameworku TensorFlow a ich rýchlostný benchmark. Druhým je aplikácia týchto operátorov v jednoduchom klasifikátore obrázkov. Výsledky sú rozhodne povzbudivé. Implementované operátory dosiahli 2,5-násobné zrýchlenie v porovnaní s vysoko optimalizovanými cuBLAS operátormi. Posledná kapitola práce sleduje úspešnosť dosiahnutú binarizačnými modelmi.
|
|
|
Implementace neuronové sítě bez operace násobení
Slouka, Lukáš ; Baskar, Murali Karthick (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Predmetom tejto diplomovej práce je akcelerácia neurónových sietí s cieľom redukcie počtu operácií násobenia reálnych čísiel. Teoretická časť tejto práce sleduje súčasné trendy a metódy využívané v oblasti akcelerácie neurónových sietí. Najväčší dôraz je kladený na binarizačné techniky, ktoré umožňujú nahradiť násobenia logickými operátormi. Teoretický základ je zavedený do praxe hneď dvomi spôsobmi. Prvým z nich je implementácia kritických binárnych operátorov spustiteľných na GPU vo frameworku TensorFlow a ich rýchlostný benchmark. Druhým je aplikácia týchto operátorov v jednoduchom klasifikátore obrázkov. Výsledky sú rozhodne povzbudivé. Implementované operátory dosiahli 2,5-násobné zrýchlenie v porovnaní s vysoko optimalizovanými cuBLAS operátormi. Posledná kapitola práce sleduje úspešnosť dosiahnutú binarizačnými modelmi.
|
|
|
Asistovaná vektorizace a paralelizace kódu pomocí standardu OpenMP 4.0
Slouka, Lukáš ; Nikl, Vojtěch (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Predmetom bakalárskej práce je optimalizácia kódu pomocou štandardu OpenMP 4.0, ktorý poskytuje prostriedky pre asistovanú paralelizáciu a vektorizáciu. Okrem popisu štandardu OpenMP 4.0 práca obsahuje aj náhľad do architektúr moderných počítačov a to najmä systému rýchlych vyrovnávacích pamätí a modulov SSE/AVX, ktoré hrajú veľmi významnú rolu v oblasti optimalizácie. Práca demonštruje výhody optimalizovaného kódu pomocou štandardu OpenMP 4.0 oproti neoptimalozavanému kódu na sade benchmarkov zameraných na rôzne aspekty optimalizácie.
|
host ::
RSS.