Multi-gpu алгоритм оцінки взаємної інформації на основі В-сплайн функції
Наукові журнали НАУ
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Multi-gpu алгоритм оцінки взаємної інформації на основі В-сплайн функції
Multi-gpu алгоритм оценки взаимной информации на основе В-сплайн функции Multi-gpu algorithm for assessment of the mutual information based on B-spline functions |
|
| Creator |
Стиренко, С. Г.; Національний технічний університет України "КПІ"
Грубый, П. В.; Національний технічний університет України "КПІ" |
|
| Subject |
—
УДК 004.021 — УДК 004.021 — УДК 004.021 |
|
| Description |
Представлений новий підхід до прискорення методу оцінки взаємної інформації, заснованому на B-сплайн функції, за допомогою графічних прискорювачів. Для отримання ефективного відображенням-ня на цей тип архітектури, була використана модель програмування Compute Unified Device Architecture (CUDA) для розробки та реалізації нового розподіленого алгоритму, заснованого на CUDA-MI. Запропонована реалізація показала прискорення до 224 разів при використанні подвійної точності на 4 GPU у порівнянні з багатопотокової реалізацією на чотириядерних процесорі для великих наборів даних. Отримані результати використовувалися для генерації кореляційних матриць траєкторій руху молекул складних білків. Порівняння з існуючими методами, включаючи g_corellation показало підвищення якості отримання матриць кореляцій за менший час
Представлен новый подход к ускорению метода оценки взаимной информации, основанном на B-сплайн функции, при помощи графических ускорителей. Для получения эффективного отображения на этот тип архитектуры, была использована модель программирования Compute Unified Device Architecture (CUDA) для разработки и реализации нового распределенного алгоритма, основанного на CUDA-MI. Предложенная реализация показала ускорения до 224 раз при использовании двойной точности на 4 GPU по сравнению с многопоточной реализацией на четырехядерном процессоре для больших наборов данных. Полученные результаты использовались для генерации корреляционных матриц траекторий движения молекул сложных белков. Сравнение с существующими методами, включая g_corellation показало повышение качества получения матриц корреляций за меньшее время A new approach to accelerate the evaluation of mutual information method based on B-spline function, using the graphics accelerator. For efficient mapping of this type of architecture, programming model was used Compute Unified Device Architecture (CUDA) to design and implement new distributed algorithm based on CUDA-MI. The proposed implementation has shown speed up to 224 times using double precision on 4 GPU compared to a multi-threaded implementation of quad-processor for large data sets. The results were used to generate correlation matrices trajectories complex protein molecules. A comparison with existing methods, including g_corellation showed an increase in the quality of the resulting matrix of correlations in less time |
|
| Publisher |
Національний авіаційний університет
|
|
| Contributor |
—
— — |
|
| Date |
2014-09-19
|
|
| Type |
—
|
|
| Format |
application/pdf
application/pdf |
|
| Identifier |
http://jrnl.nau.edu.ua/index.php/PIU/article/view/7219
|
|
| Source |
Проблемы информатизации и управления; Том 1, № 41 (2013); 93-100
Проблеми iнформатизацiї та управлiння; Том 1, № 41 (2013); 93-100 Problems of Informatization and Management; Том 1, № 41 (2013); 93-100 |
|
| Language |
ru
|
|