Оптимізація нейромережевих моделей для реального часу з використанням технологій прискорення на GPU

dc.contributor.authorРибак Денис Андрійович
dc.date.accessioned2025-04-16T12:42:13Z
dc.date.available2025-04-16T12:42:13Z
dc.date.issued2025
dc.description1. Optimizing Deep Learning Models with TensorRT. URL: https://astconsulting.in/artificial-intelligence/ml-machine-learning/optimizing-deep-learning-models-with-tensorrt (date of access: 14.03.2025). 2. Accelerating Inference for Deep Learning Models. URL: https://github.com/triton-inference-server/tutorials/blob/main/Conceptual_Guide/Part_4-inference_acceleration/README.md (date of access: 14.03.2025). 3. Power of GPU Acceleration in Deep Learning: Elevating Model Training Performance. URL: https://www.linkedin.com/pulse/power-gpu-acceleration-deep-learning-elevating-model-training-sachin-1ivtc/ (date of access: 14.03.2025). 4. ResNet-50. URL: https://infohub.delltechnologies.com/en-us/l/power-ai-with-dell-and-nvidia/resnet-50/ (date of access: 14.03.2025). 5. How we made EfficientNet more efficient. URL: https://towardsdatascience.com/how-we-made-efficientnet-more-efficient-61e1bf3f84b3/ (date of access: 14.03.2025). 6. Real-Time Neural Network Optimization. URL: https://www.restack.io/p/model-optimization-answer-real-time-neural-network-optimization-cat-ai (date of access: 14.03.2025).
dc.description.abstractВикористання нейромережевих моделей у задачах реального часу вимагає оптимізації їх продуктивності для забезпечення швидкого інференсу. Один із підходів до підвищення швидкодії – використання технологій прискорення на графічних процесорах. Завдяки ефективному паралельному обчисленню сучасні GPU дозволяють значно зменшити час виконання глибоких нейромережевих моделей без втрати точності.
dc.identifier.citationРибак Д.А. Оптимізація нейромережевих моделей для реального часу з використанням технологій прискорення на GPU // Політ. Сучасні проблеми науки : тези доповідей ХХV Міжнародної науково-практичної конференції здобувачів вищої освіти і молодих учених . – Київ, ДУ КАІ, 2025. - С. 25-26
dc.identifier.urihttps://er.nau.edu.ua/handle/NAU/66815
dc.language.isouk
dc.publisherДержавний університет «Київський авіаційний інститут»
dc.subjectтези
dc.subjectоптимізація нейромереж
dc.subjectGPU-прискорення
dc.subjectглибоке навчання
dc.subjectTensorRT
dc.subjectCUDA
dc.subject.udc004.77.032.26(043.2)
dc.titleОптимізація нейромережевих моделей для реального часу з використанням технологій прискорення на GPU
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Theses_Rybak2025.pdf
Size:
190.11 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Theses_Rybak2025.pdf
Size:
190.11 KB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: