С 17 марта 2020 г. для ресурсов (учебные, научные, материалы конференций, статьи из периодических изданий, авторефераты диссертаций, диссертации) ЭБ СПбПУ, обеспечивающих образовательный процесс, установлен особый режим использования. Обращаем внимание, что ВКР/НД не относятся к этой категории.

Details

Title: Исследование эффективности алгоритмов факторизации матриц на GPU-устройствах для обработки данных рекомендательных систем: выпускная квалификационная работа магистра: 02.04.03 - Математическое обеспечение и администрирование информационных систем ; 02.04.03_02 - Проектирование и разработка информационных систем
Creators: Сердюк Владимир Игоревич
Scientific adviser: Щукин Александр Валентинович
Other creators: Колосова Ольга Владимировна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2019
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: Алгоритмы; Интернет; Информационно-поисковые системы; Вычислительные машины электронные персональные — Процессоры графические; рекомендательные системы
UDC: 004.738.52(043.3); 004.451:004.422.632(043.3); 004.383.5(043.3)
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 02.04.03
Speciality group (FGOS): 020000 - Компьютерные и информационные науки
Links: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-2203
Rights: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Объектом исследования являются алгоритмы факторизации матриц на GPU-устройствах для обработки данных рекомендательных систем. Предметом исследования является эффективность алгоритмов факторизации матриц на GPU-устройствах для обработки данных рекомендательных систем. Цель работы – исследование эффективности алгоритмов факторизации матриц на GPU-устройствах для обработки данных рекомендательных систем. Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи: обзор алгоритмов факторизации матриц в контексте их применения в рекомендательных системах; обзор архитектуры и средств программирования современных графических ускорителей; реализация выбранного алгоритма с использованием графических ускорителей и оптимизация с учетом архитектурных особенностей современных графических ускорителей; экспериментальное исследование эффективности предложенных оптимизаций; сравнение производительности оптимизированной реализации с известными аналогами, использующими графические ускорители.

The object of the research is the matrix factorization algorithms on GPU-devices for recommender systems data processing. The subject of the research is the performance of matrix factorization algorithms on GPU-devices for recommender systems data processing. The goal is to study the efficiency of matrix factorization algorithms on GPU devices for recommender systems data processing. To achieve this goal following tasks are solved: an overview of matrix factorization algorithms in the context of their application in recommender systems; overview of the architecture and programming tools of modern graphics accelerators; implementation of the selected algorithm using graphics accelerators and optimization taking into account the architectural features of modern graphics accelerators; experimental study of the effectiveness of the proposed optimization; comparing the performance of an optimized implementation with known alternatives using graphics accelerators.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users Read Print Download
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 61
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics