post_parent): $temp_content = $post->post_content; $temp_content = explode("

",$temp_content); $temp_content = $temp_content[1]; $temp_content = explode("

",$temp_content); $temp_content = $temp_content[0]; $temp_content = strip_tags($temp_content); $temp_content = trim($temp_content); $authors = explode(",",$temp_content); ?> post_title));?>"> $value): ?> "> "> "> post_content); while ($parser->parse()) { if (($parser->iNodeName=="a")&&(substr_count($parser->iNodeAttributes['href'],".pdf")>0)): ?>

Сравнение эффективности группового обучения многослойного персептрона на параллельном компьютере и вычислительном кластере

Турченко В.О.

Параллельный метод группового обучения многослойного персептрона (БШП) на основе алгоритма обратного распространения ошибки и исследование эффективности распараллеливания этого метода на параллельном компьютере и вычислительных кластерах представлено в этой статье. Модель БШП и последовательный метод группового обучения описаны теоретически. Представлено алгоритмическое описание параллельного метода группового обучения. Эффективность распараллеливания метода исследована на постепенно увеличивающихся размерностях сценариев обучения. Результаты экспериментальных исследований показали, что (i) вычислительный кластер с коммуникационным интерфейсом Infiniband показал лучшую эффективность распараллеливания, чем параллельный компьютер общего назначения с ccNuma архитектурой через меньшие коммуникационные потери и (ii) эффективность распараллеливания представленного метода является достаточно высокой для его успешного применения на параллельных компьютерах и кластерах общего назначения, имеющихся в современных вычислительных ГРИД-системах.


Загрузить (pdf)