Akcelerace neuronových sítí s využitím GPU - Šimíček, Ondřej (Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, 2015)
Tato práce se zabývá využitím grafických čipů pro akceleraci neuronových sítí s učením typu backpropagation. Pro řešení tohoto problému byla zvolena technologie OpenCL umožňující využít grafické čipy různých výrobců. Hlavním cílem práce byla akcelerace časově náročného procesu učení sítí a procesu klasifikace. Zrychlení bylo docíleno trénováním velkého množství neuronových sítí současně. Získané zrychlení bylo využito pro nalezení vhodné topologie a nastavení neuronové sítě pro zadanou úlohu pomocí genetického algoritmu.

The thesis deals with the acceleration of backpropagation neural networks using graphics chips. To solve this problem it was used the OpenCL technology that allows work with graphics chips from different manufacturers. The main goal was to accelerate the time-consuming learning process and classification process. The acceleration was achieved by training a large amount of neural networks simultaneously. The speed gain was used to find the best settings and topology of neural network for a given task using genetic algorithm.
The GPU Based Acceleration of Neural Networks
Keywords: Neuronová síť; trénování; klasifikace; OpenCL; GPGPU; GPU; genetický algoritmus; Neural network; learning; classification; OpenCL; GPGPU; GPU; genetic algorithm