Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://hdl.handle.net/11701/12506
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.advisorЗалуцкая Наталья Михайловнаru_RU
dc.contributor.authorСинельникова Анастасия Сергеевнаru_RU
dc.contributor.authorSinelnikova Anastasiiaen_GB
dc.contributor.editorБогданов Александр Владимировичru_RU
dc.contributor.editorBogdanov Aleksandr Vlаdimirovichen_GB
dc.date.accessioned2018-07-26T15:18:10Z-
dc.date.available2018-07-26T15:18:10Z-
dc.date.issued2018
dc.identifier.other057792en_GB
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11701/12506-
dc.description.abstractДля решения большого количества задач быстродействия стандартных алгоритмов не хватает, поэтому появилась тенденция задействовать подходы, моделирующие мышление. В данной работе исследованы существующие проекты по моделированию деятельности мозга, а также предложена конфигурация экспериментальной установки, основанная на особенности функциональной асимметрии головного мозга: левое полушарие (аналитическое) моделируется современными графическими ускорителями NVIDIA Tesla P100, правое полушарие сопроцессором IBM Power9, созданного для решения задач искусственного интеллекта. Связь между компонентами осуществляется по сети InfiniBand QDR. Ключевая характеристика системы - балансировка всех компонент по скорости и производительности (разбалансировка в человеческом мозге - это и есть когнитивное расстройство, психическое заболевание). Поэтому скорости всех компонент должны быть грубо сравнимы. Поскольку для оценки аналитических способностей применяется умножение матрицы на вектор, то для тестирования аналитической части применяется High Perfomance Linpack. Тестирование "правого полушария" основано на распознавании образов, тестирование коммуникатора - на передаче данных.ru_RU
dc.description.abstractTo solve a large number of tasks, the speed of standard algorithms is not enough, so there was a tendency to use approaches that model thinking. In this work, existing projects on modeling brain activity have been investigated, and a configuration of the experimental setup based on the features of functional asymmetry of the brain has been proposed: the left hemisphere (analytical) is modeled by modern NVIDIA Tesla P100 graphics accelerators, the right hemisphere by the IBM Power9 coprocessor. Communication between components is carried out via the InfiniBand QDR network. The key characteristic of the system is the balancing of all components in terms of speed and performance (imbalance in the human brain - this is cognitive disorder, mental illness). Therefore, the speeds of all components must be roughly comparable. Since to evaluate the analytical abilities matrix multiplication by vector is used, High Perfomance Linpack is used to test the analytical part. Testing the "right hemisphere" is based on pattern recognition, communicator testing - on data transmission.en_GB
dc.language.isoru
dc.subjectмоделирование деятельности мозгаru_RU
dc.subjectнейронные сетиru_RU
dc.subjectнейроморфические технологииru_RU
dc.subjectTrueNorthru_RU
dc.subjectPower9ru_RU
dc.subjectкомпьютерные системыru_RU
dc.subjectкомпьютерные сетиru_RU
dc.subjectсуперкомпьютерru_RU
dc.subjectкогнитивные системыru_RU
dc.subjectтестированиеru_RU
dc.subjectInfiniBandru_RU
dc.subjectHigh-performance LINPACKru_RU
dc.subjectфункциональная асимметрия мозга.ru_RU
dc.subjectmodeling of brain activityen_GB
dc.subjectneural networksen_GB
dc.subjectneuromorphic technologiesen_GB
dc.subjectTrueNorthen_GB
dc.subjectPower9en_GB
dc.subjectcomputer systemsen_GB
dc.subjectcomputer networksen_GB
dc.subjectsupercomputeren_GB
dc.subjectcognitive systemsen_GB
dc.subjecttestingen_GB
dc.subjectInfiniBanden_GB
dc.subjectHigh-performance LINPACKen_GB
dc.subjectfunctional brain asymmetry.en_GB
dc.titleInvestigation of existing systems of modelling brain activity with the aim of identifying problem areas and high complexity software imperfectionen_GB
dc.title.alternativeИсследование существующих систем моделирования деятельности головного мозга с целью выявления проблемных участков и несовершенств ПО высокой сложностиru_RU
Располагается в коллекциях:MASTER'S STUDIES

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
Magisterskaya_Sinelnikova.pdfArticle3,01 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
reviewSV_rev_sineln.docxReviewSV44,96 kBMicrosoft Word XMLПросмотреть/Открыть
reviewSV_Recenziya_Sinelnikova_A_S_.pdfReviewRev760,31 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.