LOGIN TO YOUR ACCOUNT

Username
Password
Remember Me
Or use your Academic/Social account:

CREATE AN ACCOUNT

Or use your Academic/Social account:

Congratulations!

You have just completed your registration at OpenAire.

Before you can login to the site, you will need to activate your account. An e-mail will be sent to you with the proper instructions.

Important!

Please note that this site is currently undergoing Beta testing.
Any new content you create is not guaranteed to be present to the final version of the site upon release.

Thank you for your patience,
OpenAire Dev Team.

Close This Message

CREATE AN ACCOUNT

Name:
Username:
Password:
Verify Password:
E-mail:
Verify E-mail:
*All Fields Are Required.
Please Verify You Are Human:
fbtwitterlinkedinvimeoflicker grey 14rssslideshare1
Publisher: Національний авіаційний університет
Languages: Russian
Types: Unknown
Subjects: УДК 004.021
Представлений новий підхід до прискорення методу оцінки взаємної інформації, заснованому на B-сплайн функції, за допомогою графічних прискорювачів. Для отримання ефективного відображенням-ня на цей тип архітектури, була використана модель програмування Compute Unified Device Architecture (CUDA) для розробки та реалізації нового розподіленого алгоритму, заснованого на CUDA-MI. Запропонована реалізація показала прискорення до 224 разів при використанні подвійної точності на 4 GPU у порівнянні з багатопотокової реалізацією на чотириядерних процесорі для великих наборів даних. Отримані результати використовувалися для генерації кореляційних матриць траєкторій руху молекул складних білків. Порівняння з існуючими методами, включаючи g_corellation показало підвищення якості отримання матриць кореляцій за менший час Представлен новый подход к ускорению метода оценки взаимной информации, основанном на B-сплайн функции, при помощи графических ускорителей. Для получения эффективного отображения на этот тип архитектуры, была использована модель программирования Compute Unified Device Architecture (CUDA) для разработки и реализации нового распределенного алгоритма, основанного на CUDA-MI. Предложенная реализация показала ускорения до 224 раз при использовании двойной точности на 4 GPU по сравнению с многопоточной реализацией на четырехядерном процессоре для больших наборов данных. Полученные результаты использовались для генерации корреляционных матриц траекторий движения молекул сложных белков. Сравнение с существующими методами, включая g_corellation показало повышение качества получения матриц корреляций за меньшее время  A new approach to accelerate the evaluation of mutual information method based on B-spline function, using the graphics accelerator. For efficient mapping of this type of architecture, programming model was used Compute Unified Device Architecture (CUDA) to design and implement new distributed algorithm based on CUDA-MI. The proposed implementation has shown speed up to 224 times using double precision on 4 GPU compared to a multi-threaded implementation of quad-processor for large data sets. The results were used to generate correlation matrices trajectories complex protein molecules. A comparison with existing methods, including g_corellation showed an increase in the quality of the resulting matrix of correlations in less time
  • No references.
  • No related research data.
  • No similar publications.