Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/34637
Title: Algorithm for Fast Image Compression on Heterogeneous Computing Devices
Other Titles: Алгоритм быстрого сжатия изображений на гетерогенных вычислительных устройствах
Authors: Matskevich, V. V.
Krasnoproshin, V. V.
Мацкевич, В. В.
Краснопрошин, В. В.
Keywords: материалы конференций
parallel computing
computing devices
system performance
neural network
training
dataset
Issue Date: 2019
Publisher: БГУИР
Citation: Matskevich, V. V. Algorithm for Fast Image Compression on Heterogeneous Computing Devices / V. V. Matskevich, V. V. Krasnoproshin // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2019) : материалы международной научно-технической конференции, Минск, 21 - 23 февраля 2019 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники; редкол.: В. В. Голенков (гл. ред.) [и др.]. - Минск, 2019. - С. 265 - 268.
Abstract: In spite of the intensive development of computer technology, the problem of efficient use of computing resources remains an urgent issue [1], [2]. Computing devices may be heterogeneous (different in architecture and power). In this case, when solving applied problems, it becomes necessary to efficiently load them [3]–[6]. The paper proposes an algorithm for loading heterogeneous devices, which allows speeding up the data processing process when solving the problem of image compression.В работе рассмотрена проблема организации эффективной обработки данных на гетерогенных вычислительных устройствах. Предложен один из возможных подходов к решению проблемы с использованием технологии распараллеливания данных. Показано, что в общем случае проблема представляется нетривиальной математической задачей.Для одного из частных случаев предложен алгоритм решения. Эффективность подхода демонстрируется на примере решения задачи сжатия цветных изображений с использованием нейронной сети прямого распространения. Описанные в работе идеи могут оказаться полезными при обработке больших объемов данных на гетерогенных кластерных вычислителях.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/34637
Appears in Collections:OSTIS-2019

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Matskevich_Algorithm.PDF181,85 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.