Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://hdl.handle.net/11701/39638
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.advisorМедведев Олег Валерьевичru_RU
dc.contributor.advisorMedvedev Oleg Valerevicen_GB
dc.contributor.authorТюрин Алексей Валерьевичru_RU
dc.contributor.authorTurin Aleksej Valerevicen_GB
dc.contributor.editorГригорьев Семен Вячеславовичru_RU
dc.contributor.editorGrigorev Semen Vaceslavovicen_GB
dc.date.accessioned2023-04-06T21:48:01Z-
dc.date.available2023-04-06T21:48:01Z-
dc.date.issued2022
dc.identifier.other054498en_GB
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11701/39638-
dc.description.abstractАвтор: Тюрин Алексей Валерьевич Тема: "Экспериментальное исследование применимости дистилляции и специализированного аппаратного обеспечения для обработки разреженных данных" Научный руководитель: кандидат физико-математических наук С.В.Григорьев Программная инженерия Разреженная линейная алгебра — широкоиспользуемый инструмент во многих областях, т.к. позволяет эффективно представлять данные больших размерностей. Однако, некоторые успешно применяемые оптимизации для програм с плотной линейной алгеброй не реализованы для програм с разреженной линейной алгеброй. Также такие программы неэффективно используют доступные ресурсы на CPU и GPU. В данной работе предлагается автоматический способ оптимизации таких программ и генерация специализированного аппаратного обеспечения для их выполнения. В работе описываются плюсы и минусы такого подхода и выделяются направления для будущих исследований.ru_RU
dc.description.abstractAuthor: Aleksei Tiurin Title: "An empirical study of sparse data processing using distillation and specialized hardware" Supervisor: C.Sc. S.V.Grigorev Sparse Linear Algebra is a widely used tool in many areas because it allows to efficiently represent data of large dimensions. However, some successful optimizations for dense linear algebra programs are not implemented for sparse linear algebra programs. Also, such programs inefficiently use the available resources on the CPUs and GPUs. This thesis proposes an automatic method for optimizing such programs and generating specialized hardware for their execution. The paper describes the pros and cons of this approach and highlights the directions for future research.en_GB
dc.language.isoru
dc.subjectдистилляцияru_RU
dc.subjectфункциональное программированиеru_RU
dc.subjectПЛИСru_RU
dc.subjectfusionru_RU
dc.subjectразреженная линейная алгебраru_RU
dc.subjectdistillationen_GB
dc.subjectfunctional programmingen_GB
dc.subjectFPGAen_GB
dc.subjectfusionen_GB
dc.subjectsparse linear algebraen_GB
dc.titleEmpirical study of sparse data processing using distillation and specialized hardwareen_GB
dc.title.alternativeЭкспериментальное исследование применимости дистилляции и специализированного аппаратного обеспечения для обработки разреженных данныхru_RU
Располагается в коллекциях:MASTER'S STUDIES

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
Master_sThesisV_2.pdfArticle372,94 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
reviewSV_st054498_Turin_Aleksej_Valerevic_(supervisor)(Ru).txtReviewSV3,46 kBTextПросмотреть/Открыть


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