Otimizando Algoritmos de Machine Learning com Mapeamento de Threads e Dados* - Serpa, Matheus S.; Krause, Arthur M.; Cruz, Eduardo H. M.; Navaux, Philippe O. A. (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS); 2018: Anais da XVIII Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul, 2018)
Impulsionada pelo desenvolvimento de novas tecnologias, como carros autõnomos, o aprendizado de máquina tornou-se rapidamente um dos campos mais ativos da ciência da computação. Neste artigo, nos concentramos no mapeamento de threads e dados para o Intel Xeon Phi Knights Landing. Estudamos o impacto das estratégias de mapeamento, revelando que, com políticas de mapeamento inteligentes, pode-se reduzir o tempo de execução em até 18,5%.