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 | |
Language | Russian |
Level of education | Master |
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 | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Record key | ru\spstu\vkr\890 |
Record create date | 7/15/2019 |
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 |
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.
Network | User group | Action |
---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All |
|
Internet | Authorized users SPbPU |
|
Internet | Anonymous |
|
Access count: 72
Last 30 days: 0