CUDAICA : GPU Optimization of Infomax-ICA EEG Analysis
المؤلفون المشاركون
Fernandez Slezak, Diego
Kamienkowski, Juan E.
Sigman, Mariano
Raimondo, Federico
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2012، العدد 2012 (31 ديسمبر/كانون الأول 2012)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2012-07-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In recent years, Independent Component Analysis (ICA) has become a standard to identify relevant dimensions of the data in neuroscience.
ICA is a very reliable method to analyze data but it is, computationally, very costly.
The use of ICA for online analysis of the data, used in brain computing interfaces, results are almost completely prohibitive.
We show an increase with almost no cost (a rapid video card) of speed of ICA by about 25 fold.
The EEG data, which is a repetition of many independent signals in multiple channels, is very suitable for processing using the vector processors included in the graphical units.
We profiled the implementation of this algorithm and detected two main types of operations responsible of the processing bottleneck and taking almost 80% of computing time: vector-matrix and matrix-matrix multiplications.
By replacing function calls to basic linear algebra functions to the standard CUBLAS routines provided by GPU manufacturers, it does not increase performance due to CUDA kernel launch overhead.
Instead, we developed a GPU-based solution that, comparing with the original BLAS and CUBLAS versions, obtains a 25x increase of performance for the ICA calculation.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Raimondo, Federico& Kamienkowski, Juan E.& Sigman, Mariano& Fernandez Slezak, Diego. 2012. CUDAICA : GPU Optimization of Infomax-ICA EEG Analysis. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2012, no. 2012, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-454504
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Raimondo, Federico…[et al.]. CUDAICA : GPU Optimization of Infomax-ICA EEG Analysis. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2012 (2012), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-454504
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Raimondo, Federico& Kamienkowski, Juan E.& Sigman, Mariano& Fernandez Slezak, Diego. CUDAICA : GPU Optimization of Infomax-ICA EEG Analysis. Computational Intelligence and Neuroscience. 2012. Vol. 2012, no. 2012, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-454504
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-454504
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر