Արագ ինտերակտիվ տեղեկատվական որոնում՝ գրաֆիկական պրոցեսորների վրա իրականացված մասնակի բազմաչափ մասշտաբավորմամբ

Быстрое интерактивное восстановление информации путем выборочного многомерного шкалирования на графическом процессоре / В. Ш. Меликян, А. А. Осипян, С. Марчанд-Маиллет, А. Мортон, Н. М. Нерсесян. Fast interactive information retrieval by sample-based multidimensional scaling on GPU architectures / V. Sh. Melikyan, H. A. Osipyan, S. Marchand-Maillet, A. Morton, N. M. Nersesyan.

Վ. Շ. Մելիքյան ; Հ. Ա. Օսիպյան ; Ս. Մարչանդ-Մաիլետ ; Ա. Մորթոն ; Ն. Մ. Ներսեսյան

Պատ․ խմբ․՝ Ա․ Գ․ Նազարով (1957-1964) ; Մ․ Վ․ Կասյան (1964-1988) ; Ռ․ Մ․ Մարտիրոսյան (1989-2017 ) ; Գլխավոր խմբ․՝ Վ․ Շ․ Մելիքյան (2018-)

Technology

համարժեք հետադարձ ալգորիթմներ ; բովանդակության վրա հիմնված պատկերների որոնման համակարգեր ; ինտերակտիվ ինտերֆեյս ; գրաֆիկական պրոցեսորներ:

82-88

Ընդհանուր հաշվումների համար նախատեսված գրաֆիկական պրոցեսորները հնարավորություն են տալիս կատարել զուգահեռ հաշվարկներ հզոր հենքերի վրա: Ներկայացվում է նոր, արագ ինտերակտիվ ինտերֆեյս, որը ներառում է երկու լրացուցիչ պատուհան` հիմնված բազմամիջուկ գրաֆիկական պրոցեսորների միջոցով մշակված Կ-միջոցային կլաստերինգի և մասնակի բազմաչափ մասշտաբավորման վրա: Ուսումնասիրվում են ներկայացված ինտերֆեյսի արդյունավետությունը և արտադրողականությունը Մայա հիերոգլիֆների բազմության հիման վրա: Графические процессоры для вычислений общего назначения предоставляют возможность выполнения параллельных вычислений на мощной платформе. Предлагается быстрый интерактивный интерфейс, который включает в себя две дополнительные визуализации, основанные на быстрой k-means кластеризации и быстром выборочном многомерном шкалировании на много-ядерных графических процессорах. Производительность и эффективность разработанной системы изучаются на коллекции блоков изображений Майя. Opening the graphics processing units (GPUs) to general purpose computation provides an opportunity for performing parallel computation on a powerful platform. A fast interactive interface is proposed which includes two additional views based on fast k-means clustering and fast sample-based multidimensional scaling (SB-MDS) on a multi-core GPU architecture. We study the performance and efficiency of the system on a collection of Maya syllabic glyph images.

Երևան

ՀՀ ԳԱԱ Հիմնարար գիտական գրադարան