抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
本論文では,多次元データのためのデータ分解法,多重グラフィックス処理ユニット(GPU)加速単一GPUのために書かれた計算統一デバイスアーキテクチャ(CUDA)コードを実現を示した。多次元法は一次元(1 D)データを処理する以前の方法を拡張した。法は大量のデータを分解小セグメント,GPUメモリの消耗を回避するに選択したGPUスレッドの試料操作を行う。以前の方法と比較して,著者らの多次元法は,より小さなセグメントを生成し,それはGPUメモリ消費量を節約し,CPU-GPUデータ転送の量を減少させる。行列乗算を用いた実験の結果,提案した方法は以前の方法のそれと比較してGPUメモリ以下を消費し,それによってマトリックスは,CPUメモリに適合の29倍大きいマトリックスを処理することに成功した。しかし,多次元分解に必要な指数変換は28%有効な性能を低下することが分かった。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】