Параллельная реализация алгоритма оптического распознавания рукописных символов на платформе CUDA

Abstract

В статье рассматриваются вопросы организации параллельных вычислений на платформе CUDA для задачи оптического распознавания рукописных символов с использованием искусственных нейронных сетей (ИНС). В работе используется ИНС прямого распространения с двумя скрытыми слоями. Рассмотрены два способа организации параллельных вычислений : один потоковый процессор обрабатывает данные одного символа, и все потоковые процессоры карты обрабатывают данные одного символа. Показано, что первый подход к распараллеливанию является более эффективным.

The article focuses on organization of parallel computing using CUDA platform for optical character recognition problem of handwritten characters using artificial neural networks (ANN). The backpropagation ANN with two hidden layers was used. Two ways of organizing parallel computing were considered: a stream processor handles data of one character, and all the stream processors handles the data of one character. It is shown that the first approach to parallelization is more efficient.