[pt] As Redes Neurais Artificiais têm sido utilizadas com bastante sucesso em problemas de previsão, inferência e classificação de padrões. Por essa razão, já se encontram disponíveis diversas bibliotecas que facilitam a modelagem e o treinamento de redes, tais como o NNtool do Matlab ou o WEKA. Embora essas bibliotecas
sejam muito utilizadas, elas possuem limitações quanto à mobilidade, à flexibilidade e ao desempenho. Essa última limitação é devida, principalmente, ao treinamento que pode exigir muito tempo quando existe uma grande quantidade de dados com muitos atributos. O presente trabalho propõe o desenvolvimento de
uma biblioteca (ANNCOM) de fácil utilização, flexível, multiplataforma e que utiliza a arquitetura CUDA (Compute Unified Device Architecture) para reduzir os tempos de treinamento das redes. Essa arquitetura é uma forma de GPGPU (General-Purpose computing on Graphics Processing Units) e tem sido utilizada
como uma solução em computação paralela na área de alto desempenho, uma vez que a tecnologia utilizada nos processadores atuais está chegando ao limite de velocidade. Adicionalmente, foi criada uma ferramenta gráfica que auxilia o desenvolvimento de soluções aplicando as técnicas de redes neurais de forma fácil e clara usando a biblioteca desenvolvida. Para avaliação de desempenho da ANNCOM, foram realizados seis treinamentos para classificação de clientes de baixa tensão de uma distribuidora de energia elétrica. O treinamento das redes, utilizando a ANNCOM com a tecnologia CUDA, alcançou um desempenho quase 30 vezes maior do que a ANNCOM auxiliada pela MKL (Math Kernel Library) da Intel, também utilizada pelo Matlab. / [en] The Artificial Neural Networks have been used quite successfully in problems of prediction, inference and classification standards. For this reason, are already available several libraries that facilitate the modeling and training networks, such as NNtool Matlab or WEKA. While these libraries are widely used, they
have limited mobility, flexibility and performance. This limitation is due mainly to the training that can take a long time when there is a large amount of data with many attributes. This paper proposes the development of a library (ANNCOM) easy to use, flexible platform and architecture that uses the CUDA (Compute Unified Device Architecture) to reduce the training times of the networks. This architecture is a form of GPGPU (GeneralPurpose computing on Graphics Processing Units) and has been used as a solution in parallel computing in the area of high performance, since the technology used in current processors are reaching the limit of speed. Additionally created a graphical tool that helps the development of solutions using the techniques of neural networks easily and clearly using the library developed. For performance evaluation ANNCOM were conducted six trainings for customer classification of a low voltage electricity distribution. The training of networks using ANNCOM with CUDA technology, achieved a performance
nearly 30 times greater than the ANNCOM aided by MKL (Math Kernel Library) by Intel, also used by Matlab.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:38359 |
| Date | 24 May 2019 |
| Creators | DANIEL SALLES CHEVITARESE |
| Contributors | MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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