Improving Parallel Processing of Matrix-based Similarity Measures on Modern GPUs

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F15%3A10301907" target="_blank" >RIV/00216208:11320/15:10301907 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-25087-8_27" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-25087-8_27</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-25087-8_27" target="_blank" >10.1007/978-3-319-25087-8_27</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Improving Parallel Processing of Matrix-based Similarity Measures on Modern GPUs

Popis výsledku v původním jazyce

Dynamic programming techniques are well-established and employed by various practical algorithms which are used as similarity measures, for instance the edit-distance algorithm or the dynamic time warping algorithm. These algorithms usually operate in iteration-based fashion where new values are computed from values of the previous iteration, thus they cannot be processed by simple data-parallel approaches. In this paper, we propose a way how to utilize computational power of massively parallel GPUs tocompute dynamic programming algorithms effectively and efficiently. We address both the problem of computing one distance on large inputs concurrently and the problem of computing large number of distances simultaneously (e.g., when a similarity query isbeing resolved).

Název v anglickém jazyce

Improving Parallel Processing of Matrix-based Similarity Measures on Modern GPUs

Popis výsledku anglicky

Dynamic programming techniques are well-established and employed by various practical algorithms which are used as similarity measures, for instance the edit-distance algorithm or the dynamic time warping algorithm. These algorithms usually operate in iteration-based fashion where new values are computed from values of the previous iteration, thus they cannot be processed by simple data-parallel approaches. In this paper, we propose a way how to utilize computational power of massively parallel GPUs tocompute dynamic programming algorithms effectively and efficiently. We address both the problem of computing one distance on large inputs concurrently and the problem of computing large number of distances simultaneously (e.g., when a similarity query isbeing resolved).

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2015

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Similarity Search and Applications

ISBN

978-3-319-25086-1

ISSN

0302-9743

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

12

Strana od-do

283-294

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

Neuveden

Místo konání akce

Glasgow

Datum konání akce

12. 10. 2015

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—