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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Papa, João Paulo | - |
Autor(es): dc.contributor | Baldassin, Alexandro José | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.creator | Ferraz, André Libório de Barros | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T15:53:54Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T15:53:54Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-08-10 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-08-10 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-08-02 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/236075 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/236075 | - |
Descrição: dc.description | Tendo em vista as inovações tecnológicas da última década, este trabalho busca, por meio de técnicas como vetorização utilizando AVX-512 e arcabouços computacionais para arquiteturas paralelas como o Galois, modificar algoritmos de aprendizado de máquina baseados em grafos, neste caso em particular, o OPF (Optimum-Path Forest) com a finalidade de melhorar o seu tempo de execução. Resultados apresentam ganhos significativos com o uso da tecnologia AVX-512, particularmente nas configurações com 1 thread de até 26,84% se comparado a versão com uso de AVX2 e 112,83% se comparado a versão não vetorizada. Quanto ao Galois, fora realizado um estudo inicial que avaliou o desempenho do MST (Minimum Spanning Tree) e os resultados preliminares apontam um speedup de até 6x com o dataset Epinions. No futuro, espera-se complementar a implementação do Galois para outros algoritmos de grafos baseados no OPF. | - |
Descrição: dc.description | In view of the technological innovations of the last decade, this work seeks, through techniques such as vectorization using AVX-512 and computational frameworks for parallel architectures such as Galois, to modify graph-based machine learning algorithms, in this particular case, the OPF (Optimum-Path Forest) in order to improve its execution time. Results show significant gains with the use of AVX-512 technology, particularly in configurations with 1 thread up to 26.84% compared to the version using AVX2 and 112.83% compared to the non-vectored version. As for Galois, an initial study was carried out that evaluated the performance of the MST (Minimum Spanning Tree) and the preliminary results point to a speedup of up to 6x with the Epinions dataset. In the future, it is expected to complement the Galois implementation for other OPF-based graph algorithms. | - |
Descrição: dc.description | Não recebi financiamento | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Direitos: dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | - |
Palavras-chave: dc.subject | Computação de alto desempenho | - |
Palavras-chave: dc.subject | Redes neurais | - |
Palavras-chave: dc.subject | Informática | - |
Palavras-chave: dc.subject | High-performance computing | - |
Palavras-chave: dc.subject | Neural networks | - |
Palavras-chave: dc.subject | Computing | - |
Título: dc.title | Investigação de técnicas de otimização para algoritmos de aprendizado de máquina | - |
Título: dc.title | Investigation of optimization techniques for machine learning algorithms | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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