ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

تصنيف نماذج و أدوات البرمجة المتوازية على الحواسيب متعددة النوى

Classification of Parallel Programming Models and Tools On Multi Core Computers

1928   1   207   0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2017
والبحث باللغة العربية
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

سنقدم في هذا البحث دراسة تصنيفية لنماذج البرمجة المتوازية على بنى التنفيذ عالية الأداء, و مدى ملائمة هذه النماذج لبنى التنفيذ عالية الأداء, و التعرُّف على الأدوات البرمجيَّة المناسبة لكلٍّ منها. سوف نستعرض البنى التفَرُعيَّة (الذاكرة المشتركة و الموزَّعة) و تطور هذه البنى بظهور البنى التفرعية غير المتجانسة و الهجينة, و بعدها نستعرض أهم نماذج البرمجة المتوازية مثل Partitioned Global Address (Space (PGAS كنموذج لبنى الذاكرة الموزَّعة و نموذج تدفق البيانات (Data Flow) كنموذج للبرمجة المتوازية غير المتجانسة و الهجينة, و أخيرًا نعرض عدة سيناريوهات لاستخدام هذه الدراسة التصنيفية.

المراجع المستخدمة
GILES M,PATTERSON D,PFISTER H,PINTO N,STEINFAD TS,VALERO M,2010- Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach. Morgan Kaufmann
DIAZ J, Munoz-Caro C, and NINO Al,2012, A Survey of Parallel Programming Models and Tools in the Multi and Many- Core Era. IEEE Tranc. On Parallel and Distributed Systems, Vol. 23. No.8
CHOUGULE MEENAL D , GUTTE PARASHANT H , 2014 , Parallel Programming Models: A Systematic Survey. International Journal of Computer Science and Information Technologies, Vol. 5 (4). 5268-5271
قيم البحث

اقرأ أيضاً

غالبا ما تستخدم أنظمة استرجاع المستندات على نطاق واسع أنماطين من نماذج الشبكة العصبية التي تعيش في طرفي مختلفين للحساب المشترك مقابل الدقة. النمط الأول هو طرازات تشفير مزدوجة (أو برج ثنائي)، حيث يتم حساب استعلام وتمثيلات المستند بشكل مستقل تماما ومجت معة مع عملية منتج بسيطة DOT. النمط الثاني هو النماذج المتقاطعة، حيث يتم تسليم ميزات الاستعلام والوثائق في طبقة الإدخال ويستند جميع الحساب على تمثيل مستند الاستعلام المشترك. عادة ما تستخدم نماذج التشفير المزدوج للاسترجاع وإعادة التعتيم العميق، في حين عادة ما يتم استخدام نماذج الانتباه عبر الترتيب الضحل. في هذه الورقة، نقدم بنية خفيفة الوزن تستكشف هذه التكلفة المشتركة مقابل إيقاف تشغيل الدقة بناء على اهتمام متعدد ناقلات (MVA). نحن نقيم بدقة طريقتنا على مجموعة بيانات استرجاع MS-MARCO وإظهار كيفية التجارة الكفاءة من دقة الاسترجاع مع حساب مشترك وتكلفة تخزين المستندات دون اتصال. نظرا لأن تمثيل مستند مضغوط للغاية وسيتم تحقيق حساب مشترك غير مكلف من خلال مزيج من الرموز التجارية المستفادة التجمع والزواج العدواني. لدينا التعليمات البرمجية ونقاط التفتيش مفتوحة ومتاحة على Github.
تصنيف العاطفة متعددة العلامات هو مهمة مهمة في NLP وهي ضرورية للعديد من التطبيقات.في هذا العمل، نقترح نهج التسلسل إلى العاطفة (SEQ2EMO)، الذي نماذج ضمنيا علاقات العاطفة في وحدة فك ترميز ثنائية الاتجاه.تظهر التجارب في مجموعات بيانات Semeval'18 و Goemot ions أن نهجنا تتفوق على الأساليب الحديثة (دون استخدام البيانات الخارجية).على وجه الخصوص، يتفوق SEQ2EMO على نهج السلسلة ذات الصلة الثنائية (BR) وسلسلة التصنيف (CC) في بيئة عادلة.
تفتح الأسئلة الاستخراجية المفتوحة الإجابة تعمل بشكل جيد على البيانات النصية من خلال استرداد النصوص المرشحة أولا ثم استخراج الإجابة من هؤلاء المرشحين. ومع ذلك، لا يمكن الإجابة على بعض الأسئلة بالنص وحدها ولكنها تتطلب معلومات مخزنة في الجداول. في هذه ا لورقة، نقدم نهج لاستعادة كلا النصين والجداول ذات الصلة بالسؤال من خلال ترميز النصوص والطاولات والأسئلة في مساحة متجه واحدة. تحقيقا لهذه الغاية، نقوم بإنشاء مجموعة بيانات جديدة متعددة الوسائط بناء على مجموعات بيانات النصوص والجدول من العمل ذي الصلة ومقارنة أداء استرجاع مخطط ترميز مختلفة. نجد أن تضمين ناقلات كثيفة نماذج المحولات تتفوق على تضمين متفرق في أربع مجموعات من مجموعات بيانات تقييم. مقارنة نماذج تضمين كثيفة مختلفة، تزيد TRI-Encoders مع ترميز واحد لكل سؤال ونص وجدول أداء استرجاع مقارنة بالتشفيات الثنائية مع ترميز واحد للحصول على سؤال واحد لكل من النص والجداول. نطلق سراح مجموعة بيانات متعددة الوسائط التي تم إنشاؤها حديثا للمجتمع بحيث يمكن استخدامها للتدريب والتقييم.
في هذا البحث نعرض طريقة تفاعلية جديدة لحل مسائل البرمجة الخطية متعددة الأهداف, تعتمد هذه الطريقة على تشكيل نموذج تخفيض الانحرافات النسبية لدوال الأهداف عن قيمها المعيارية, و معالجة انحرافات دوال الأهداف غير المرضية بالتفاعل مع متخذ القرار. و تم مقار نة النتائج التي حصلنا عليها مع عدة طرائق تفاعلية و منها ( طريقة STEM [6]– طريقة STEM المحسنة[7] – طريقة Matejas – peric [8]) حيث أثبتت النتائج العددية فعالية الطريقة المقترحة مقارنة مع النتائج التي حصلنا عليها باستخدام تلك الطرائق عند نقطة الحل الابتدائي و مختلف نقاط التفاعل مع متخذ القرار.
نقدم متعدد اليوراء، مجموعة بيانات جديدة متعددة اللغات لتصنيف الموضوع للوثائق القانونية. تضم DataSet قوانين الاتحاد الأوروبي 65 ألف (EU)، والتي ترجمت رسميا في 23 لغة، مشروحا بالملصقات المتعددة من تصنيف Eurovoc. نسلط الضوء على تأثير المنفأة الزمنية الا نجراف وأهمية التسلسل الزمني، بدلا من الانقسامات العشوائية. نستخدم DataSet كاختبار لنقل صفرية عبر اللغات، حيث استغلنا المستندات التدريبية المشروح بلغة واحدة (مصدر) لتصنيف المستندات بلغة أخرى (الهدف). نجد أن ضبط النموذج المحدد المتعدد اللغتين (XLM-Roberta، MT5) في لغة مصدر واحدة يؤدي إلى نسيان كارثي من المعرفة متعددة اللغات، وبالتالي، فإن تحويل صفر ضعيف إلى لغات أخرى. استراتيجيات التكيف، وهي استراتيجيات دقيقة، محولات، معترفيت، LNFIT، اقترحت في الأصل تسريع الضبط الجميل للمهام النهائية الجديدة، والمساعدة في الاحتفاظ بالمعرفة متعددة اللغات من الاحتجاج، وتحسين نقل اللغات الصفر قليلا، ولكن تأثيرها يعتمد أيضا على ذلك على النموذج المحدد مسبقا يستخدم وحجم مجموعة التسمية.
التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا