Фактори продуктивності застосування моделей штучного інтелекту у хмарі з використанням GPU
Експериментально дослідженні фактори, що впливають на продуктивність застосування готових неромережних моделей у хмарних системах різної архітектури з графічними прискорювачами. Оцінені накладні видатки пов’язані з мікросервісною і розподіленою архітектурою, вплив пам’яті, мережі, розміру пакетів, с...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Кібернетика та комп’ютерні технології |
|---|---|
| Дата: | 2020 |
| Автори: | , , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2020
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/168597 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Фактори продуктивності застосування моделей штучного інтелекту у хмарі з використанням GPU / В.Г. Тульчинський, С.І. Лавренюк, В.Ю. Роганов, П.Г. Тульчинський, В.В. Халімендік // Кібернетика та комп’ютерні технології: Зб. наук. пр. — 2020. — № 1. — С. 74-82— Бібліогр.: 8 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-168597 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Тульчинський, В.Г. Лавренюк, С.І. Роганов, В.Ю. Тульчинський, П.Г. Халімендік, В.В. 2020-05-05T14:16:41Z 2020-05-05T14:16:41Z 2020 Фактори продуктивності застосування моделей штучного інтелекту у хмарі з використанням GPU / В.Г. Тульчинський, С.І. Лавренюк, В.Ю. Роганов, П.Г. Тульчинський, В.В. Халімендік // Кібернетика та комп’ютерні технології: Зб. наук. пр. — 2020. — № 1. — С. 74-82— Бібліогр.: 8 назв. — укр. 2707-4501 DOI:10.34229/2707-451X.20.1.8 MSC 68-04, 68M14, 68T45 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/168597 004.89 Експериментально дослідженні фактори, що впливають на продуктивність застосування готових неромережних моделей у хмарних системах різної архітектури з графічними прискорювачами. Оцінені накладні видатки пов’язані з мікросервісною і розподіленою архітектурою, вплив пам’яті, мережі, розміру пакетів, синхронної і асинхронної взаємодії. Продемонстровано складний нелінійний характер впливу параметрів системи у різних комбінаціях. Цель статьи: экспериментально исследовать факторы, влияющие на производительность применения готовых нейросетевых моделей в облачных системах различной архитектуры с графическими ускорителями. Результаты. Оценены накладные расходы, связанные с микросервисной и распределенной архитектурами, влияние памяти, сети, размера пакетов, синхронного и асинхронного взаимодействия. Продемонстрирован сложный нелинейный характер влияния параметров системы в различных комбинациях. The purpose of the paper is to experimentally investigate the factors that influence the performance of a ready-to-use neural network model application in GPU cloud systems of various architectures. Results. Overheads related to microservices and distributed architectures, memory, network, batch size, synchronous and asynchronous interactions are estimated. The complex nonlinear nature of the influence of the system parameters in various combinations is demonstrated. uk Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Кібернетика та комп’ютерні технології Інформаційні технології: теорія та інструментальні засоби Фактори продуктивності застосування моделей штучного інтелекту у хмарі з використанням GPU Факторы продуктивности применения моделей искусственного интеллекта в облаке с использованием GPU Factors of performance for application of ai models in GPU cloud Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Фактори продуктивності застосування моделей штучного інтелекту у хмарі з використанням GPU |
| spellingShingle |
Фактори продуктивності застосування моделей штучного інтелекту у хмарі з використанням GPU Тульчинський, В.Г. Лавренюк, С.І. Роганов, В.Ю. Тульчинський, П.Г. Халімендік, В.В. Інформаційні технології: теорія та інструментальні засоби |
| title_short |
Фактори продуктивності застосування моделей штучного інтелекту у хмарі з використанням GPU |
| title_full |
Фактори продуктивності застосування моделей штучного інтелекту у хмарі з використанням GPU |
| title_fullStr |
Фактори продуктивності застосування моделей штучного інтелекту у хмарі з використанням GPU |
| title_full_unstemmed |
Фактори продуктивності застосування моделей штучного інтелекту у хмарі з використанням GPU |
| title_sort |
фактори продуктивності застосування моделей штучного інтелекту у хмарі з використанням gpu |
| author |
Тульчинський, В.Г. Лавренюк, С.І. Роганов, В.Ю. Тульчинський, П.Г. Халімендік, В.В. |
| author_facet |
Тульчинський, В.Г. Лавренюк, С.І. Роганов, В.Ю. Тульчинський, П.Г. Халімендік, В.В. |
| topic |
Інформаційні технології: теорія та інструментальні засоби |
| topic_facet |
Інформаційні технології: теорія та інструментальні засоби |
| publishDate |
2020 |
| language |
Ukrainian |
| container_title |
Кібернетика та комп’ютерні технології |
| publisher |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| format |
Article |
| title_alt |
Факторы продуктивности применения моделей искусственного интеллекта в облаке с использованием GPU Factors of performance for application of ai models in GPU cloud |
| description |
Експериментально дослідженні фактори, що впливають на продуктивність застосування готових неромережних моделей у хмарних системах різної архітектури з графічними прискорювачами. Оцінені накладні видатки пов’язані з мікросервісною і розподіленою архітектурою, вплив пам’яті, мережі, розміру пакетів, синхронної і асинхронної взаємодії. Продемонстровано складний нелінійний характер впливу параметрів системи у різних комбінаціях.
Цель статьи: экспериментально исследовать факторы, влияющие на производительность применения готовых нейросетевых моделей в облачных системах различной архитектуры с графическими ускорителями. Результаты. Оценены накладные расходы, связанные с микросервисной и распределенной архитектурами, влияние памяти, сети, размера пакетов, синхронного и асинхронного взаимодействия. Продемонстрирован сложный нелинейный характер влияния параметров системы в различных комбинациях.
The purpose of the paper is to experimentally investigate the factors that influence the performance of a ready-to-use neural network model application in GPU cloud systems of various architectures. Results. Overheads related to microservices and distributed architectures, memory, network, batch size, synchronous and asynchronous interactions are estimated. The complex nonlinear nature of the influence of the system parameters in various combinations is demonstrated.
|
| issn |
2707-4501 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/168597 |
| citation_txt |
Фактори продуктивності застосування моделей штучного інтелекту у хмарі з використанням GPU / В.Г. Тульчинський, С.І. Лавренюк, В.Ю. Роганов, П.Г. Тульчинський, В.В. Халімендік // Кібернетика та комп’ютерні технології: Зб. наук. пр. — 2020. — № 1. — С. 74-82— Бібліогр.: 8 назв. — укр. |
| work_keys_str_mv |
AT tulʹčinsʹkiivg faktoriproduktivnostízastosuvannâmodeleištučnogoíntelektuuhmarízvikoristannâmgpu AT lavrenûksí faktoriproduktivnostízastosuvannâmodeleištučnogoíntelektuuhmarízvikoristannâmgpu AT roganovvû faktoriproduktivnostízastosuvannâmodeleištučnogoíntelektuuhmarízvikoristannâmgpu AT tulʹčinsʹkiipg faktoriproduktivnostízastosuvannâmodeleištučnogoíntelektuuhmarízvikoristannâmgpu AT halímendíkvv faktoriproduktivnostízastosuvannâmodeleištučnogoíntelektuuhmarízvikoristannâmgpu AT tulʹčinsʹkiivg faktoryproduktivnostiprimeneniâmodeleiiskusstvennogointellektavoblakesispolʹzovaniemgpu AT lavrenûksí faktoryproduktivnostiprimeneniâmodeleiiskusstvennogointellektavoblakesispolʹzovaniemgpu AT roganovvû faktoryproduktivnostiprimeneniâmodeleiiskusstvennogointellektavoblakesispolʹzovaniemgpu AT tulʹčinsʹkiipg faktoryproduktivnostiprimeneniâmodeleiiskusstvennogointellektavoblakesispolʹzovaniemgpu AT halímendíkvv faktoryproduktivnostiprimeneniâmodeleiiskusstvennogointellektavoblakesispolʹzovaniemgpu AT tulʹčinsʹkiivg factorsofperformanceforapplicationofaimodelsingpucloud AT lavrenûksí factorsofperformanceforapplicationofaimodelsingpucloud AT roganovvû factorsofperformanceforapplicationofaimodelsingpucloud AT tulʹčinsʹkiipg factorsofperformanceforapplicationofaimodelsingpucloud AT halímendíkvv factorsofperformanceforapplicationofaimodelsingpucloud |
| first_indexed |
2025-12-01T08:48:13Z |
| last_indexed |
2025-12-01T08:48:13Z |
| _version_ |
1850859733213249536 |