Методологічні особливості реалізації нейроподібних паралельно-ієрархічних систем на основі технологій GPGPU

Abstract

В роботі розглянуто методологічні особливості реалізації нейроподібних паралельно-ієрархічних систем на основі технологій GPGPU, в контексті дослідження програмно-апаратної платформи GPGPU. В дослідженнях здійснено аналіз архітектури сучасних GPU та моделі паралельного програмування GPU, а також розглянуті способи оптимізації GPU програм для паралельних обчислень загального призначення в паралельно-ієрархічних системах, які запропоновані у вигляді мережевої моделі нейроподібної схеми обробки інформації.В работе рассмотрены методологические особенности реализации нейроподобных параллельноиерархических систем на базе технологий GPGPU, в контексте исследования программно-аппаратной платформы GPGPU. В исследованиях произведен анализ архитектуры современных GPU и модели параллельного программирования GPU, а также рассмотрены способы оптимизации GPU программ для параллельных вычислений общего назначения в параллельно-иерархических системах, которые предложены в виде сетевой модели нейроподобной схемы обработки информации.The methodological features of realization of neural-like parallel-hierarchical systems on the basis of technologies GPGPU, in a context of research of a hardware-software platform of GPGPU are considered in the work. The analysis of architecture of modern GPU and model of parallel programming GPU is carry out in researches. Also considered the methods of the GPU programs optimization for parallel computing of general purpose in parallel-hierarchical systems which are offered as network model of the neural-like scheme of information processing.