Mapas Auto-Organizados Ubíquos em Unidades de Processamento Gráfico

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Main Author: Borrego, João Pedro Vicente Martins
Publication Date: 2018
Format: Master thesis
Language: por
Source: Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
Download full: http://hdl.handle.net/10362/167015
Summary: Atualmente, quantidades gigantescas de informação são geradas a cada instante. Tec- nologias como a computação ubíqua (Internet Of Things), as redes sociais e outras fontes geram informação constantemente. Existe a necessidade de processar essa informação para auxiliar a tomada de decisões, muitas vezes em tempo real. Para satisfazer essa ne- cessidade, vários algoritmos têm sido idealizados com o objetivo de analisar sequências de dados e reconhecer padrões existentes nessas sequências de dados. Um desses algoritmos é o Mapa Auto-Organizado Ubíquo, ou UbiSOM, uma variante do Mapa Auto-Organizado (SOM) que permite criar um modelo com base em sequências de dados potencialmente infinitas. No entanto, o CPU pode ter dificuldade em processar sequências de dados em tempo real. Muitos algoritmos de Aprendizagem Automática utilizam a Unidade de Pro- cessamento Gráfico (GPU), para acelerar o ritmo em que as computações são efetuadas. Devido às várias oportunidades de paralelização existentes, o algoritmo UbiSOM é um bom candidato para receber uma implementação em GPU, com o potencial para aumentar o ritmo de processamento do algoritmo, com as devidas otimizações. Para esta dissertação, implementou-se uma versão do UbiSOM adaptada para execu- ção em GPU, utilizando a ferramenta Marrow, uma ferramenta para desenvolvimento de sistemas heterogéneos para C++, utilizando construções de alto nível, com o objetivo de permitir ao programador focar-se no aspeto lógico da implementação e menos nos detalhes de cada dispositivo. A utilização dessa ferramenta tem como objetivo verificar a utilidade da mesma para aplicações reais e permitir o amadurecimento dela. Nesta dissertação será discutida a implementação do algoritmo e de todo o sistema à volta desse algoritmo. Será debatido ainda o trabalho efetuado em melhorar o Marrow. Serão também discutidos os resultados obtidos em termos de performance, comparando execuções em CPU com execução aceleradas por GPU. Por fim vai-se comparar o compor- tamento do UbiSOM adaptado para GPU com o comportamento do UbiSOM original.
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No entanto, o CPU pode ter dificuldade em processar sequências de dados em tempo real. Muitos algoritmos de Aprendizagem Automática utilizam a Unidade de Pro- cessamento Gráfico (GPU), para acelerar o ritmo em que as computações são efetuadas. Devido às várias oportunidades de paralelização existentes, o algoritmo UbiSOM é um bom candidato para receber uma implementação em GPU, com o potencial para aumentar o ritmo de processamento do algoritmo, com as devidas otimizações. Para esta dissertação, implementou-se uma versão do UbiSOM adaptada para execu- ção em GPU, utilizando a ferramenta Marrow, uma ferramenta para desenvolvimento de sistemas heterogéneos para C++, utilizando construções de alto nível, com o objetivo de permitir ao programador focar-se no aspeto lógico da implementação e menos nos detalhes de cada dispositivo. A utilização dessa ferramenta tem como objetivo verificar a utilidade da mesma para aplicações reais e permitir o amadurecimento dela. Nesta dissertação será discutida a implementação do algoritmo e de todo o sistema à volta desse algoritmo. Será debatido ainda o trabalho efetuado em melhorar o Marrow. Serão também discutidos os resultados obtidos em termos de performance, comparando execuções em CPU com execução aceleradas por GPU. Por fim vai-se comparar o compor- tamento do UbiSOM adaptado para GPU com o comportamento do UbiSOM original.Abstract In our days, massive amounts of information is generated at each instant. Technolo- gies like pervasive computing (Internet of Things), social networks and other sources produce information constantly. There is a need to process that information in order to aid decision taking, many times in real-time. To satisfy that need, several algorithms have been devised with the goal of analysing those data streams and recognizing pat- terns in those streams. One of those algorithms is the Ubiquitous Self-Organizing Map, or UbiSOM, a variant of the Self-Organizing Map (SOM), that allows us to generate a model from potentially infinite data streams. However, the CPU may have difficulty in processing data streams in real-time. Many Machine Learning algorithms already use an additional source of processing power to accelerate the calculations: the Graphic Process- ing Unit (GPU). With this in mind, and due to the several parallelization opportunities present in the algorithm, UbiSOM is a great candidate to receive a GPU implementation, having the potential of accelerating the algorithm with the applicable optimizations. For this dissertation, a GPU-oriented implementation of UbiSOM was made, using the Marrow Framework, a tool to develop heterogeneous systems in C++. This tool aims to allow the developer to focus on the logical aspect of the implementation, leaving the device details to the framework. The goal of using this tool is to verify how useful it is when implementing real life applications, and to allow its maturing. During this dissertation it will be discussed the implementation of the algorithm and the system surrounding it. It will also be discussed the work made in order to improve the Marrow framework. Then we will compare the performance of the implementation with a CPU-only implementation. At last we will compare the behaviour of the GPU-optimized UbiSOM with the behaviour of the original UbiSOM.Paulino, HervéMarques, NunoRUNBorrego, João Pedro Vicente Martins2024-05-06T13:48:17Z2018-122018-12-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10362/167015porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiainstacron:RCAAP2024-05-22T18:21:04Zoai:run.unl.pt:10362/167015Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireinfo@rcaap.ptopendoar:https://opendoar.ac.uk/repository/71602025-05-28T17:51:50.058178Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) - FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiafalse
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