Skip navigation
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/34637
Название: Algorithm for Fast Image Compression on Heterogeneous Computing Devices
Другие названия: Алгоритм быстрого сжатия изображений на гетерогенных вычислительных устройствах
Авторы: Matskevich, V. V.
Krasnoproshin, V. V.
Ключевые слова: материалы конференций;parallel computing;computing devices;system performance;neural network;training;dataset
Дата публикации: 2019
Издательство: БГУИР
Описание: 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.
Аннотация: 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.
Аннотация на другом языке: 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
Располагается в коллекциях:OSTIS-2019

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
Matskevich_Algorithm.PDF181.85 kBAdobe PDFОткрыть
Показать полное описание Просмотр статистики Google Scholar

Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.