[en] ANNCOM: ARTIFICIAL NEURAL NETWORK LIBRARY FOR HIGH PERFORMANCE COMPUTING USING GRAPHIC CARDS
[pt] As Redes Neurais Artificiais têm sido utilizadas com bastante sucesso em problemas de previsão, inferência e classificação de padrões. Por essa razão, já se encontram disponíveis diversas bibliotecas que facilitam a modelagem e o treinamento de redes, tais como o NNtool do Matlab ou o WEKA. Emb...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2019 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:MAXWELL.puc-rio.br:38359 |
| Acceso en línea: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=38359&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=38359&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.38359 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | [pt] REDE NEURAL ARTIFICIAL [pt] CUDA [pt] COMPUTACAO DE ALTO DESEMPENHO [pt] GPGPU [pt] ENGENHARIA DE SOFTWARE [en] ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS [en] CUDA [en] HIGH PERFORMANCE COMPUTING [en] GPGPU [en] SOFTWARE ENGINEERING |
| Sumario: | [pt] As Redes Neurais Artificiais têm sido utilizadas com bastante sucesso em problemas de previsão, inferência e classificação de padrões. Por essa razão, já se encontram disponíveis diversas bibliotecas que facilitam a modelagem e o treinamento de redes, tais como o NNtool do Matlab ou o WEKA. Embora essas bibliotecas sejam muito utilizadas, elas possuem limitações quanto à mobilidade, à flexibilidade e ao desempenho. Essa última limitação é devida, principalmente, ao treinamento que pode exigir muito tempo quando existe uma grande quantidade de dados com muitos atributos. O presente trabalho propõe o desenvolvimento de uma biblioteca (ANNCOM) de fácil utilização, flexível, multiplataforma e que utiliza a arquitetura CUDA (Compute Unified Device Architecture) para reduzir os tempos de treinamento das redes. Essa arquitetura é uma forma de GPGPU (General-Purpose computing on Graphics Processing Units) e tem sido utilizada como uma solução em computação paralela na área de alto desempenho, uma vez que a tecnologia utilizada nos processadores atuais está chegando ao limite de velocidade. Adicionalmente, foi criada uma ferramenta gráfica que auxilia o desenvolvimento de soluções aplicando as técnicas de redes neurais de forma fácil e clara usando a biblioteca desenvolvida. Para avaliação de desempenho da ANNCOM, foram realizados seis treinamentos para classificação de clientes de baixa tensão de uma distribuidora de energia elétrica. O treinamento das redes, utilizando a ANNCOM com a tecnologia CUDA, alcançou um desempenho quase 30 vezes maior do que a ANNCOM auxiliada pela MKL (Math Kernel Library) da Intel, também utilizada pelo Matlab. |
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