APPLIED REALIZATION OF LARGE-SCALE NEURAL AND NEURALLIKE PARALLEL-HIERARCHICAL NETWORKS BASED ON GPGPU TECHNOLOGY

Abstract

Within the frame of research aimed at software-hardware realization of large-scale neural and neurallike parallel-hierarchical networks. The selection of hardware platform for further imitation modeling and practical-applied realization is substantiated. Proceeding from the research carried out and the results obtained programming modules intended for realization on CPU and GPU large-scale neural and neurallike parallel-hierarchical networks of various topologies are suggested.

REFERENCES

1. Methodological Principles of Pyramidal and Parallel-Hierarchical Image Processing on the Base of Neural-Like Network Systems / V. Kozhemyako, L. Timchenko, A. Yarovyy // Advances in Electrical and Computer Engineering – Romania, “Stefan cel Mare” University of Suceava. – Volume 8 (15), Number 2 (30). – 2008. – PP. 54 - 60. – ISSN 1582-7445.

2. Воеводин В. В. Параллельные вычисления : учебн. пособие [для студ. высш. учебн. зав.] / В. В. Воеводин, В. В.Воеводин. – СПб.: БХВ-Петербург, 2002. – 608 с. – ISBN 5-94157-160-7.

3. Круг П. Г. Нейронные сети и нейрокомпьютеры : учебн. пособие [для студ. высш. учебн. зав. по курсу «Микропроцессоры»] / Круг П. Г. – М.: Издательство МЭИ, 2002. – 176 с. – ISBN 5-7046-0832-9.

4. Корнеев В., Киселев А. Современные микропроцессоры. – 3 издание : учебн. пособие [для студ. высш. учебн. зав.] / В. Корнеев, А. Киселев. – СПб.: БХВ-Петербург, 2003. – 448 с. – ISBN 5-94157-385-5.

5. Кожем’яко В. П. Паралельно-ієрархічні мережі як структурно-функціональний базис для побудови спеціалізованих моделей образного комп’ютера : [Монографія.] / В. П. Кожем’яко, Л. І. Тимченко, А. А. Яровий. – Вінниця: Універсум-Вінниця, 2005. – 161 с. – ISBN 966-641-142-3.

6. Вибір апаратної платформи для реалізації масштабних нейронних та нейроподібних паралельно- ієрархічних мереж [Електронний ресурс] : ІХ Міжнародна конференція Контроль і управління в складних системах (КУСС-2008), Вінниця, 21-24 жовтня 2008 року / А. А. Яровий, Ю. С. Богомолов, К. Ю. Вознесенский. – Режим доступу: http://www.vstu.vinnica.ua/ mccs2008/materials/subsection_2.2.pdf.

7. Сравнение производительности графических ускорителей и центрального процессора при вычислениях для больших объемов обрабатываемых данных / Скрибцов П. В., Долгополов А. В. // Нейрокомпьютеры: разработка, применение – М.: Радиотехника, 2007. – № 9. – С. 421 - 425. – ISSN 0869-5350.

8. GPGPU: General Purpose computations on Graphic Processing Unit [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://www.gpgpu.org.

9. OpenCL: Open Computing Language – [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://en.wikipedia.org/wiki/OpenCL.

10. AMD/ATI StreamComputing SDK – [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://ati.amd.com/technology/streamcomputing/index.html.

11. NVidia CUDA – [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://www.nvidia.com/object/cuda_home.html.

12. RapidMind – [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://www.rapidmind.net.

13. Объектно-ориентированный подход к шейдерам – [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://www.dtf.ru/articles/read.php?id=47296 &DTFSESSID=fc58ce864752390b052fd34c3fc1f000.

14. Форекс Украина – [Електронний ресурс] – Режим доступу: www.forexua.com

15. STATISTICA Neural Networks. Техническое описание. – [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://www.statsoft.ru/statportal/tabID__32/MId__141/ ModeID__0/PageID__11/DesktopDefault.aspx.