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. |
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. |
Alternative abstract: | 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 |
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Matskevich_Algorithm.PDF | 181.85 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.