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耗尽型脉冲神经P系统的矩阵表示及GPU实现  
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【英文篇名】 Matrix Representation and GPU Implementation for Spiking Neural P System with Exhaustive Use of Rules
【下载频次】 ★★
【作者】 邵杰; 彭宏; 蒋洋; 杨雨凡; 黄小丽; 张加容; 高雪峰;
【英文作者】 SHAO Jie; PENG Hong; JIANG Yang; YANG Yu-fan; HUANG Xiao-li; ZHANG Jia-rong; GAO Xue-feng(School of Mathematics and Computing Engineering; Xihua University; Chengdu 610039 China);
【作者单位】 西华大学数学与计算机学院;
【文献出处】 西华大学学报(自然科学版) , Journal of Xihua University(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 2013年 02期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 膜计算; 脉冲神经P系统; 矩阵表示; GPU计算;
【英文关键词】 membrane computing; spiking neural P system; matrix representation; GPU computing;
【摘要】 各类P系统并行计算的实现是膜计算的一个研究热点。针对耗尽型脉冲神经P系统,提出了其并行计算的矩阵表示,并以此为基础研究了耗尽型脉冲神经P系统的GPU实现。仿真实验分析了耗尽型脉冲神经P系统的并行计算在GPU上的加速性能,在10次实验中,GPU对CPU的平均加速比为1.4。
【英文摘要】 The realization of parallel computing for all kinds of P systems is the research hot point for membrane computing.Matrix representation for spiking neural P system with exhaustive use of rules is proposed in this paper.With the completion of the matrix representation,the authors research the GPU implementation of the spiking neural P system with exhaustive use of rules.The parallel computing simulation of the spiking neural P system with exhaustive use of rules gives the acceleration performance on GPUs.In ...
【基金】 国家自然科学基金项目(61170030); 四川省高校重点实验室开放基金(SGXZD1002-10); 西华大学重点项目(Z1122632)
【更新日期】 2013-05-07
【分类号】 TP183;TP391.41
【正文快照】 膜计算(membrane computing)作为自然计算的一个新分支,是由欧洲科学院院士Gh.Pǎun于2000年提出的一种分布式、并行计算模型[1]。其思想源自于生命细胞的结构和功能以及器官和高级组织中细胞的协作[2]。这种计算模型常称为P系统。P系统主要有3种类型:细胞型、组织型和神经型。

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