Paralelización y vectorización de redes neuronales

García Roqué, Andrés Abelardo (2020). Paralelización y vectorización de redes neuronales. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM), Madrid, España.

Description

Title: Paralelización y vectorización de redes neuronales
Author/s:
  • García Roqué, Andrés Abelardo
Contributor/s:
  • García Dopico, Antonio
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería Informática
Date: June 2020
Subjects:
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Arquitectura y Tecnología de Sistemas Informáticos
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

El objetivo de este proyecto es la paralelización y vectorización de una red neuronal para optimizar su tiempo de ejecución y explotar al máximo las capacidades de la máquina en la que se ejecuta. Para ello se realizará un análisis de los procesos de la red neuronal que más tiempo de ejecución consumen y se tratará de paralelizarlos y vectorizarlos para obtener incrementos de tiempo en la ejecución. Previamente se traducirá la red neuronal escrita en Python al leguaje C para poder hacer uso de la librería OpenMP, la cual facilita mucho la ejecución de programas con múltiples procesos.---ABSTRACT---The goal of the project is the parallelization and vectorization of a neural network to optimize its execution time and exploit the computer capabilities to the maximum extent possible. To achieve it an analysis of the neural network will be made to find which processes consume more time during the execution to try and parallelize and vectorize those processes and obtain gains in execution times. Previously the neural network will be translated from Python to the C programming language to be able to use the OpenMP library which allows to execute multi-processing programs very easily.

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Item ID: 63300
DC Identifier: http://oa.upm.es/63300/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:63300
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 28 Jul 2020 10:31
Last Modified: 28 Jul 2020 10:31
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