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Please use this identifier to cite or link to this item: http://uvadoc.uva.es/handle/10324/15136
Title: Implementación de una red neuronal tipo perceptrón en GPU
Authors: Torre Arranz, Roberto
Editors: Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación
Tutor: Martínez Zarzuela, Mario
Issue Date: 2015
Degree : Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicación
Abstract: El objetivo de este trabajo de fin de grado es implementar un perceptrón multicapa en la plataforma de computación en GPU de propósito general CUDA, para poder explotar el paralelismo por el que se caracterizan las tarjetas gráficas. Se ha realizado tanto una tarea de formación en el ámbito de las redes neuronales básicas, hasta llegar al perceptrón multicapa, como en el ámbito del lenguaje de programación CUDA, del que se partía desde cero. Así mismo, se ha aprendido a utilizar de forma exitosa la biblioteca cuBLAS, especializada en operaciones matemáticas. Adicionalmente, se ha podido comprobar cómo, con las pruebas realizadas sobre la multiplicación de matrices, operación base del perceptrón multicapa, la diferencia de eficiencia entre una GPU y una CPU utilizando CUDA puede ser hasta 20 veces mayor medida en GFLOPS, mientras que, si utilizamos la biblioteca cuBLAS, obtenemos un rendimiento hasta 1.000 veces mayor.
Keywords: [Pendiente de asignar]
Language: spa
URI: http://uvadoc.uva.es/handle/10324/15136
Rights: info:eu-repo/semantics/openAccess
Appears in Collections:Trabajos Fin de Grado UVa

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