Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Pietroń, M." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
The comparison of parallel sorting algorithms implemented on different hardware platforms
Autorzy:
Żurek, D.
Pietroń, M.
Wielgosz, M.
Wiatr, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/305317.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
parallel algorithms
GPU
OpenMP
CUDA
sorting networks
merge-sort
Opis:
Sorting is a common problem in computer science. There are a lot of well-known sorting algorithms created for sequential execution on a single processor. Recently, many-core and multi-core platforms have enabled the creation of wide parallel algorithms. We have standard processors that consist of multiple cores and hardware accelerators, like the GPU. Graphic cards, with their parallel architecture, provide new opportunities to speed up many algorithms. In this paper, we describe the results from the implementation of a few different parallel sorting algorithms on GPU cards and multi-core processors. Then, a hybrid algorithm will be presented, consisting of parts executed on both platforms (a standard CPU and GPU). In recent literature about the implementation of sorting algorithms in the GPU, a fair comparison between many core and multi-core platforms is lacking. In most cases, these describe the resulting time of sorting algorithm executions on the GPU platform and a single CPU core.
Źródło:
Computer Science; 2013, 14 (4); 679-691
1508-2806
2300-7036
Pojawia się w:
Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Równoległa implementacja algorytmu winnowing dla operacji strumieniowej analizy tekstu
Parallel Winnowing Implementation for text stream analysis
Autorzy:
Wielgosz, M.
Żurek, D.
Pietroń, M.
Dąbrowska-Boruch, A.
Wiatr, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/154404.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
n-gramowy model
eksploracja danych
przetwarzanie strumieniowe
GPGPU
n-gram-based model
document comparison
GPU
information retrieval
Opis:
W ramach praca przeprowadzona została analiza możliwości wykorzystania algorytmu winnowing do strumieniowego przetwarzania informacji tekstowej. W szczególności nacisk został położony na operacje generacji odcisku jako jej zredukowanej reprezentacji wiadomości tekstowej. Autorzy przeprowadzili szereg eksperymentów, w celu określenia efektywności działania algorytmu oraz możliwego do uzyskania przyspieszenia obliczeń, z wykorzy-staniem węzła procesorów Intel Xeon E5645 2.40GHz oraz karty GPU Nvidia Tesla m2090.
There are several models available for information retrieval and text analysis but the two are considered to be the dominant ones, namely Boolean and the vector space model (VSM). A model maps the existing words or text into a new representation space. This paper presents a boolean n-gram-based algorithm - winnowing for fast text search and comparison of documents with main focus on its implementation and performance analysis. The algorithm is used to generate fingerprints (i.e. a set of hashes) of the analyzed documents. A dedicated test framework was designed and implemented to handle the task of the algorithm evaluation which utilizes PAN test corpus and programming environment. Several tests were conducted in order to determine the comparison quality of the obfuscated and not obfuscated text for the winnowing algorithm and different window and n-gram size. The tests revealed interesting properties of the algorithms with respect to comparison of documents as well as defied the limits of their applicability. The n-gram-based algorithms due to their simplicity are well suited for hardware implementation. Thus, the authors implemented compu-tationally demanding part of both fingerprint generation both on CPU and GPU. Performance measurements for Intel Xeon E5645, 2.40GHz and Nvidia Tesla m2090 implementation of Ngram-based algorithm show approximately 14x computational speedup.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 5, 5; 309-312
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Assessment of various GPU acceleration strategies in text categorization processing flow
Autorzy:
Korduła, Ł.
Wielgosz, M.
Karwatowski, M.
Pietroń, M.
Żurek, D.
Wiatr, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/114132.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
GPU
NLP
text categorization
OpenCL
Opis:
Automatic text categorization presents many difficulties. Modern algorithms are getting better in extracting meaningful information from human language. However, they often significantly increase complexity of computations. This increased demand for computational capabilities can be facilitated by the usage of hardware accelerators like general purpose graphic cards. In this paper we present a full processing flow for document categorization system. Gram-Schmidt process signatures calculation up to 12 fold decrease in computing time of system components.
Źródło:
Measurement Automation Monitoring; 2017, 63, 6; 203-205
2450-2855
Pojawia się w:
Measurement Automation Monitoring
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies