Автор: Князьков Владимир Сергеевич
| Название: | Interval Estimation of Relative Values in Residue Number System | 
|
| Тематика: | физико-математические науки | |
| Вид ресурса: | электронное немультимедийное издание | |
| Тип ресурса: | Статья | |
| Дата издания: | 2018 | |
| Дата загрузки: | 22.11.2019 | |
|
ИР получен из базы данных "Scopus" автоматически
| ||
| Название: | Fast power-of-two RNS scaling algorithm for large dynamic ranges |
|
| Тематика: | физико-математические науки | |
| Вид ресурса: | электронное немультимедийное издание | |
| Тип ресурса: | Статья | |
| Дата издания: | 2017 | |
| Дата загрузки: | 22.11.2019 | |
|
ИР получен из базы данных "Scopus" автоматически
| ||
| Название: | RNS-based data representation for handling multiple-precision integers on parallel architectures |
|
| Тематика: | физико-математические науки | |
| Вид ресурса: | электронное немультимедийное издание | |
| Тип ресурса: | Статья | |
| Дата издания: | 2017 | |
| Дата загрузки: | 22.11.2019 | |
|
ИР получен из базы данных "Scopus" автоматически
| ||
| Название: | Parallel computation of normalized legendre polynomials using graphics processors |
|
| Тематика: | физико-математические науки | |
| Вид ресурса: | электронное немультимедийное издание | |
| Тип ресурса: | Статья | |
| Дата издания: | 2016 | |
| Дата загрузки: | 22.11.2019 | |
|
ИР получен из базы данных "Scopus" автоматически
| ||
| Название: | A modular-positional computation technique for multiple-precision floating-point arithmetic |
|
| Тематика: | физико-математические науки | |
| Вид ресурса: | электронное немультимедийное издание | |
| Тип ресурса: | Статья | |
| Дата издания: | 2015 | |
| Дата загрузки: | 22.11.2019 | |
|
ИР получен из базы данных "Scopus" автоматически
| ||
| Название: | Data-Parallel High-Precision Multiplication on Graphics Processing Units |
|
| Тематика: | физико-математические науки | |
| Вид ресурса: | электронное немультимедийное издание | |
| Тип ресурса: | Статья | |
| Целевое назначение: | Научное | |
| Целевая аудитория: | Исследователь | |
| Дата издания: | 2019 | |
| Дата загрузки: | 30.11.2020 | |
| Издательство: | Springer | |
|
ИР получен из базы данных "Scopus" автоматически
| ||
| Название: | Design and implementation of multiple-precision BLAS Level 1 functions for graphics processing units |
|
| Тематика: | физико-математические науки | |
| Вид ресурса: | электронное немультимедийное издание | |
| Тип ресурса: | Статья | |
| Целевое назначение: | Научное | |
| Целевая аудитория: | Исследователь | |
| Дата издания: | 2020 | |
| Дата загрузки: | 23.11.2020 | |
| Издательство: | Academic Press Inc. | |
|
ИР получен из базы данных "Scopus" автоматически
| ||
| Название: | Efficient GPU implementation of multiple-precision addition based on residue arithmetic |
|
| Тематика: | физико-математические науки | |
| Вид ресурса: | электронное немультимедийное издание | |
| Тип ресурса: | Статья | |
| Дата издания: | 2020 | |
| Дата загрузки: | 12.10.2020 | |
|
ИР получен из базы данных "Scopus" автоматически
| ||
| Название: | Матрично-векторное умножение многократной точности на графическом процессоре. |
|
| Тематика: | техника | |
| Вид ресурса: | электронное немультимедийное издание | |
| Тип ресурса: | Статья | |
| Целевое назначение: | Научное | |
| Целевая аудитория: | Исследователь | |
| Аннотация: | Мы рассматриваем параллельную реализацию матрично-вектор- ного умножения (GEMV, уровень 2 BLAS) для графических процессоров (GPU) с использованием арифметики многократной точности на основе системы остаточных классов. В нашей реализации GEMV покомпонентные операции с многоразрядными векторами и матрицами разбиваются на части, каждая из которых выполняется отдельным CUDA ядром. Это исключает ветвление логики исполнения и позволяет добиться более полного исполь- зования ресурсов GPU. Эффективная структура данных для хранения многоразрядных массивов обеспечивает объединение доступов параллельных потоков к глобальной памяти GPU в транзакции. Для предложенной реализа- ции GEMV выполнен анализ ошибок округления и получены оценки точности. Представлены экспериментальные результаты, показывающие высокую эффективность разработанной реализации по сравнению с существующими программными пакетами многократной точности для GPU. | |
| Дата издания: | 2020 | |
| Дата загрузки: | 30.11.2020 | |
| Издательство: | Российская академия наук | |
| Название: | Необходимость расширения функциональных возможностей гомоморфного шифрования для защиты нейросетевых решающих правил биометрических приложений искусственного интеллекта |
|
| Тематика: | техника | |
| Вид ресурса: | электронная копия бумажного издания | |
| Тип ресурса: | Статья | |
| Целевое назначение: | Научное | |
| Целевая аудитория: | Исследователь | |
| Аннотация: | искусственного интеллекта биометрических приложений. Описаны угрозы, возникающие при использовании международной спецификации BioAPI при использовании шифрования биометрических шаблонов обычной криптографией. Сформулирована проблема защиты нейросетевых решающих правил гомоморфным шифрованием, обусловленная тем, что существующие его реализации ориентированы на использование только двух типов операций (сложение и умножение). Сделано предположение о том, что добавление к двум операциям сложения и умножения третьей операции сравнения с порогом значительно расширит функциональные возможности гомоморфного шифрования. В этом случае появляется возможность использования защиты гомомо рфным шифрованием нейронных сетей, автоматически обученных по ГОСТ Р 52633.5. | |
| Дата издания: | 2020 | |
| Дата загрузки: | 23.11.2020 | |
| Издательство: | Изд. ПГУ | |
| Название: | Метод умножения с масштабированием результата для высокоточных модулярно- позиционных интервально-логарифмических вычислений |
|
| Тематика: | техника | |
| Вид ресурса: | электронная копия бумажного издания | |
| Тип ресурса: | Статья | |
| Целевое назначение: | Научное | |
| Целевая аудитория: | Исследователь | |
| Аннотация: | Для решения задач моделирования, критичных к ошибкам округления (включая задачи вычислительной математики, математической физики, оптималь- ного управления, биохимии, квантовой механики, математического программирова- ния и криптографии), требуется точность от 100 до 1 000 десятичных цифр и более. Главным недостатком программных библиотек высокоточных вычислений является неприемлемое для практических задач снижение быстродействия, в особенности при выполнении операции умножения. Одним из способов повышения скорости вычислений над длинными числами является использование системы счисления в остаточных классах. В данной статье рассматривается новый, более быстрый по сравнению с аналогами метод выполнения операции умножения длинных чисел с масштабированием результата за счет применения оригинальной гибридной мо- дулярно-позиционной интервально-логарифмической формы представления чисел с плавающей точкой. | |
| Дата издания: | 2019 | |
| Дата загрузки: | 20.11.2020 | |
| Издательство: | Национальный исследовательский Мордовский государственный университет им. Н.П. Огарёва (Саранск) | |
| Название: | Реализация высокоточных вычислений в базисе модулярно-интервальной арифметики |
|
| Тематика: | техника | |
| Вид ресурса: | электронное немультимедийное издание | |
| Тип ресурса: | Статья | |
| Целевое назначение: | Научное | |
| Целевая аудитория: | Исследователь | |
| Аннотация: | Проблема влияния ошибок округления возникает в большом количестве задач в различных областях знаний, включая вычислительную математику, математическую физику, биохимию, квантовую механику, математическое программирование. Для решения таких задач может потребо- ваться точность в 100–1000 десятичных цифр. В рамках данного исследования разработаны новые способы представления числовой информации — модуляр- но-позиционные интервально-логарифмические системы счисления, а также методы выполнения арифметических операций для повышения скорости высокоточных вычислений. | |
| Дата издания: | 2005 | |
| Дата загрузки: | 23.11.2020 | |
| Издательство: | Издательство "Новые технологии" | |
| Название: |
|
|
| Тематика: | ||
| Вид ресурса: | ||
| Тип ресурса: | ||
| Дата загрузки: | ||
| Название: |
|
|
| Тематика: | ||
| Вид ресурса: | ||
| Тип ресурса: | ||
| Дата загрузки: | ||
| Название: | Multiple-precision matrix-vector multiplication on graphics processing units. |
|
| Тематика: | физико-математические науки | |
| Вид ресурса: | электронное немультимедийное издание | |
| Тип ресурса: | Статья | |
| Дата издания: | 2020 | |
| Дата загрузки: | 07.04.2021 | |
| Название: | Параллельная CUDA-реализация разреженного матрично-векторного умножения многократной точности. |
|
| Тематика: | физико-математические науки | |
| Вид ресурса: | электронное немультимедийное издание | |
| Тип ресурса: | Статья | |
| Дата издания: | 2020 | |
| Дата загрузки: | 07.04.2021 | |
| Название: | Computing the Sparse Matrix-Vector Product in High-Precision Arithmetic for GPU Architectures |
|
| Тематика: | физико-математические науки | |
| Вид ресурса: | электронное немультимедийное издание | |
| Тип ресурса: | Статья | |
| Дата издания: | 2021 | |
| Дата загрузки: | 01.10.2021 | |
|
ИР получен из базы данных "Scopus" автоматически
| ||
| Название: | Multiple-Precision BLAS Library for Graphics Processing Units |
|
| Тематика: | физико-математические науки | |
| Вид ресурса: | электронное немультимедийное издание | |
| Тип ресурса: | Статья | |
| Дата издания: | 2020 | |
| Дата загрузки: | 01.10.2021 | |
|
ИР получен из базы данных "Scopus" автоматически
| ||
| Название: | РЕАЛИЗАЦИЯ И ОЦЕНКА ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ РАЗРЕЖЕННОГО МАТРИЧНО-ВЕКТОРНОГО УМНОЖЕНИЯ МНОГОКРАТНОЙ ТОЧНОСТИ НА CUDA С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СИСТЕМЫ ОСТАТОЧНЫХ КЛАССОВ |
|
| Тематика: | техника | |
| Вид ресурса: | электронная копия бумажного издания | |
| Тип ресурса: | Статья | |
| Целевое назначение: | Научное | |
| Целевая аудитория: | Исследователь | |
| Аннотация: | Умножение разреженной матрицы на плотный вектор (SpMV) является основным и наиболее затратным элементом в итерационных методах решения разреженных линейных систем и задач на собственные значения. Эффективная реализация SpMV имеет решающее значение для многих научных и инженерных вычислений, причем важно обеспечить не только высокое быстродействие, но и достаточную точности SpMV, поскольку итерационные методы известны своей чувствительностью к ошибкам округления. В статье мы рассматриваем параллельные реализации SpMV для CUD А-совместимых графических процессоров видеокарт (GPU) с использованием арифметики многократной точности на основе системы остаточных классов (СОК). Основным преимуществом СОК перед позиционными системами счисления является отсутствие переносов между цифрами числа, что позволяет заменить многоразрядные операции группами покомпонентных операций с цифрами небольшой разрядности, которые выполняются без накладных расходов, связанных с обработкой информации о переносах между цифрами. Мы рассматриваем реализации SpMV, основанные на двух широко распространеннв1х форматах хранения разреженной матрицы — CSR и ELLPACK. Экспериментальная оценка с матрицами из реальных приложений показывает, что во многих случаях представленные реализации выполняются быстрее, чем реализации на основе существующих библиотек многократной точности для GPU. | |
| Дата издания: | 2021 | |
| Дата загрузки: | 26.11.2021 | |
| Издательство: | Издательство НГУ Новосибирск | |
| Название: | Бескомпроматное привлечение сторонних ресурсов низкого доверия для выполнения вычислений высокого доверия в SIM картах и микро SD-картах с защитой персональных биометрических данных нейро-гомоморфным шифрованием |
|
| Тематика: | техника | |
| Вид ресурса: | электронная копия бумажного издания | |
| Тип ресурса: | Статья | |
| Целевое назначение: | Научное | |
| Целевая аудитория: | Исследователь | |
| Аннотация: | Рассматривается проблема формирования нейросетевого искусственного интеллекта, размещенного в доверенную среду с малыми вычислительными ресурсами по памяти, по разрядности, по потреблению, например, в виде SIM-карт, микро SD-карт, RFID – токенов. Показано, что вычисления остаются доверенными, если используются нейросетевые решающие правила, защищенные гомоморфным шифрованием даже при привлечении внешних не доверенных вычислительных ресурсов. Сформулированы требования к механизмам гибридного нейро-гомоморфного шифрования. | |
| Дата издания: | 2021 | |
| Дата загрузки: | 26.11.2021 | |
| Издательство: | Издательство Пензенского государственного университета. Технические науки | |