Tesla

GPU Hizlandirmali Ugulamalar

Büyük Veri Analitiği, Veri Bilimi ve Makineyle Öğrenme

Gittikçe artan sayıda müşteri, işleri ile ilgili daha iyi kararlar verebilmek için büyük veri analitiğinde GPU'ları kullanıyor. Bu sayfa, büyük veri analitiğinde makineyle öğrenme, arama ve sıralama gibi bazı kullanım alanlarının ve tekniklerinin altını çizmektedir.

 
 
 
 
NÖRAL AĞLAR KULANARAK GÖRÜNTÜ SAPTAMADA 10 KAT HIZLANMA

NÖRAL AĞLAR KULANARAK GÖRÜNTÜ SAPTAMADA 10 KAT HIZLANMA
Dr. Dan Ciresan, Swiss Al Lab IDSIA, İsviçre

GPU'LAR İÇEREN DÜNYANIN EN BÜYÜK YAPAY NÖRAL AĞLAR

GPU'LAR İÇEREN DÜNYANIN EN BÜYÜK YAPAY NÖRAL AĞLAR
Adam Cotes et al Sanford Al Lab, ABD – DAHA FAZLA BİLGİ

 
 
 

Ana ISV'ler ve uygulamalar hakkında bilgi için lütfen  GPU Uygulamaları sayfasını ziyaret edin.

 
Büyük Veri Platformlarında CUDA Kullanımıyla İlgili Teknik Raporlar

Makineyle Öğrenme

> COTS HPC sistemleri ile derin öğrenme, Adam Coates, et al (Stanford, NVDIA)(PDF)
> Derin Nöral Ağlar kullanarak Göğüs Kanseri Histoloji Görüntülerine Mitoz Saptaması, D. Ciresan et al (IDSIA)(PDF)
          > IDSIA'nın diğer yarışma kazanan araştırmaları ve değerlendirmeleri (IDSIA website )
> Grafik İşlemcilerde Hızlı Destek Vektör Makinesi Eğitimi ve Sınıflandırma, Bryan Catanzaro et al (UC Berkeley, NVIDIA) (PDF)

Veri Madenciliği ve Analitiği

>  Gerçek Zamanlı Metin Arama için GPU hızlandırmalı Anahtar Kelime Eşleştirme ve İfade Değerlendirme, Brendan Wood (Salesforce.com). GTC13 (Salesforce.com).  GTC13 (videoslaytları)
>  libNVVM ile Hızlandırılmış DSL'ler ve GPU Derleyiciler Geliştirme (bunun R ile bir örnek içerdiğini not edin), Yuan Lin (NVIDIA). GTC13 (videoslaytları)
>  GPU Hızlandırmalı Büyük Ölçekli Analitik, Wu, Zhang, Hsu, HP Laboratuvarları(PDF)
> SAP NetWeaver BIA'da Veri Madencilğini Hızlandırmak için Grafik kartı Teknolojisinden Yararlanma, Weyerhaeuser et al. (SAP)(PDF)
> Video Kartları Üzerinde Paralel Arama, Tim Kaldeway et al( Oracle Corp)(PDF)

Arama ve Sıralama

> GPU kullanarak Etkin Paralel Listeler Kesişim ve İndeks Sıkıştırma Algoritmaları, Naiyong Ao et al (Baidu-Naikai Joint Lab)(PDF)
> Ölçeklenebilir GPU Grafik Gezinme, Merrill et al. (NVIDIA)(webpage)
> Çok Çekirdekli GPU'lar için Verimli Sıralama Algoritmalarının Tasarlanması, Satish et al.(Berkeley, NVIDIA) (PDF)
> CUDA ile Hızlı ve Esnek Sıralama Algoritması, Chen et al. (Çin Bilim Akademisi)(PDF)
> CUDA ile BItonic ağ kullanarak sıralama, Baraglia et al. (Ulusal Araştırma Konseyi) (PDF)

Veritabanları

> Bırakın Veri Ambarınızdaki Ağır İşleri GPU'nuz Yapsın, Tim Kaldewey (IBM), Rene Mueller (IBM). GTC13 (videoslaytları)
> Bir GPU Veritabanı Mimarisi, Peter Bakkum (Groupon). GTC13 (videoslaytları)
> GPU'larda Daha Hızlı Merkezilik Hesaplamaları, Umit V. Catalyurek (Ohio State). GTC13 (videoslaytları)
> GPU'larda Etkin Birleştirme, Arama ve Küme İşlemleri, Sean Baxter, Duane Merrill. GTC13 (videoslaytları)
> GPU ile birlikte işlemin yeniden değerlendirilmesi, Tim Kaldewey, Guy Lohman, Rene Mueller, Peter Volk. Yeni Donanımda Veri Yönetimi ile İlgili Sekizinci Uluslararası Atölye Çalışması Değerlendirmeleri (DaMoN '12)  (PDF)
> GPU Hızlandırmalı Metin Madenciliği, Yongpeng Zhang et al. (North Carolina Eyalet Üniversitesi, Oak Ridge Ulusal Laboratuvarı) (PDF)

Map-Reduce / Hadoop

> GPU Kümelerinde Çoklu GPU MapReduce, Stuart et al. (UC. Davis)(PDF)
> Büyük Veri İşlem için Ardışık Düzende Çoklu GPU MapReduce, Chen et al. (Arkansas Eyalet Üniversitesi)(PDF)
> Etkin Paylaşılan Bellek Kullanımı ile GPU'larda MapReduce Optimizasyonu, Chen et al. Ohio Eyalet Üniversitesi (PDF)
> MITHRA : MapReduce kullanarak CUDA'nın Kümelere Ölçeklenmesi , Farivar et al (slaytları)
> Heterojen İşlem Ögesi Küme Ortamları için Map-Reduce Tabanlı Yapı, Tan et al. (Nanyang Teknik Üniversitesi, Singapur)(PDF)
 
 
GPU Araştırmaları yapılan yerler
Georgia Tech

Georgia Tech

Hong Kong University of Science and Technology

Hong Kong University of Science and Technology

IDSIA

IDSIA

Nankai University

Nankai University

New York University

New York University

Ohio State University

Ohio State University

Stanford

Stanford

University of Michigan

University of Michigan

University of Montreal

University of Montreal

University of Toronto

University of Toronto

Virginia Tech

Virginia Tech

 
 
 
GPU'ların kullanıldığı yerler
Baidu

Baidu

Cortexica

Cortexica

Jedox

Jedox

Nuance

Nuance

Onuma

Onuma

Salesforce

Salesforce

Shazam

Shazam

Yandex

Yandex

 
 
Çıkış
> CUDA Araçları ve Kitaplıkları
         >  PyCUDA
         > NumabaPro
> Akademic Donanım İsteği
> Tesla Nereden Alınır
 
CUDA ve GPU Hesaplama

GPU Hesaplama Nedir?
GPU Hesaplama
Hakkında Gerçekler

GPU Programlama
Kepler GPU Mimarisi
GPU Bulut Hesaplama
İletişim

CUDA Nedir?
CUDA Tanıtımı
CUDA Eğitimi
CUDA Araştırma Merkezleri
CUDA Eğitim Merkezleri

GPU Uygulamaları

Tesla GPU Uygulamaları
Tesla Başarı Öyküleri
OpenACC Direktifleri
Tesla GPU Test Sürüşü

Sunucular ve İş İstasyonları
için Tesla GPU’lar

Neden Tesla
Tesla Sunucu Çözümleri
Tesla İş İstasyonu Çözümleri
Tümleşik Geliştirme Platformu
Tesla GPU Satın Al

Tesla Haberleri ve Bilgileri

Tesla Ürün Bilgi Kaynakları
NVIDIA Araştırma
Tesla Uyarıları

Bize Çevrimiçi Ulaşın

NVIDIA Blog NVIDIA Blogu
Facebook Facebook
YouTube YouTube