Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

GPU based parallelism for self-organizing map

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F11%3A86085016" target="_blank" >RIV/61989100:27240/11:86085016 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-31603-6_20" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-31603-6_20</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-31603-6_20" target="_blank" >10.1007/978-3-642-31603-6_20</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    GPU based parallelism for self-organizing map

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Modern graphics cards take role of powerful computation hardware. This hardware becomes more popular due to purchasing costs and its availability. The advantages of Graphics Processor Unit (GPU) in parallel computation of Self-Organizing Network are described in this paper including a comparison with multi-threaded CPU. The parallelism on GPU is explained in a separated section. Mentioned section is divided into parts with respect to different forms of parallelism. The results of experiments at the endconfirmed, that the utilization of GPU brings significant improvements in time of computation in case of large data sets. 2013 Springer-Verlag.

  • Název v anglickém jazyce

    GPU based parallelism for self-organizing map

  • Popis výsledku anglicky

    Modern graphics cards take role of powerful computation hardware. This hardware becomes more popular due to purchasing costs and its availability. The advantages of Graphics Processor Unit (GPU) in parallel computation of Self-Organizing Network are described in this paper including a comparison with multi-threaded CPU. The parallelism on GPU is explained in a separated section. Mentioned section is divided into parts with respect to different forms of parallelism. The results of experiments at the endconfirmed, that the utilization of GPU brings significant improvements in time of computation in case of large data sets. 2013 Springer-Verlag.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/FR-TI1%2F420" target="_blank" >FR-TI1/420: *Integrovaný softwarový systém pro optimalizaci řízení technologických procesů a predikci kvality produkce velkých technologických celků využívající pokročilé matematické metody, modelování a umělou inteligenci</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2011

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Advances in Intelligent Systems and Computing. Volume 179

  • ISBN

    978-3-642-31602-9

  • ISSN

    2194-5357

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    12

  • Strana od-do

    231-242

  • Název nakladatele

    Springer

  • Místo vydání

    Berlin

  • Místo konání akce

    Praha

  • Datum konání akce

    29. 8. 2011

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku