Автоматичний переклад, розпізнавання мови та її синтез, розпізнавання об'єктів і навіть людських емоцій - надзвичайно складні завдання, з якими легко справляються сучасні смартфони. Їх ефективна реалізація стала можливою завдяки широкому застосуванню алгоритмів штучного інтелекту та машинного навчання, серед яких надзвичайно популярними є штучні нейронні мережі та алгоритми глибокого навчання. Ці алгоритми проникли в усі галузі індустрії, а їх стрімкий розвиток неможливий без застосування апаратної акселерації та чіткої взаємодії між апаратними складовими та програмним забезпеченням. Особливо актуальним це завдання стає, коли програмне забезпечення, призначене для застосування в хмарах, адаптується для невеликих за розміром та обчислювальними потужностями вбудованих систем. Розглянуто три пункти, що, відповідно, пов'язані з програмним забезпеченням глибокого навчання, спеціалізованою апаратурою на основі GPU та перспективами побудови акселераторів для алгоритмів глибокого навчання на основі програмованих логічних матриць. Проведено порівняльний аналіз найпопулярніших програмних фреймворків, таких як Caffe, Theano, Torch, MXNet, Tensorflow, Neon, CNTK. Описано переваги GPU-рішень на основі CUDA і cuDNN. Розглянуто перспективи FPGA як високошвидкісних та енергоефективних рішень для розроблення алгоритмів глибокого навчання, особливо у поєднанні з мовою OpenCL.

 Наукова періодика України 

---

Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)

• Хома Юрій Володимирович (технічні науки)
• Бенч Андрій Ярославович (технічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"