Adaptación de algoritmos de aprendizaje automático para su ejecución sobre GPUs

Abstract

[ES] El objetivo de este proyecto es la implementación y posterior análisis de un algoritmo de Aprendizaje Automático, el algoritmo Expectation-Maximization (EM), usando Gaussian Mixtures. Para ello se implementará una versión de CPU en C++ y una versión de GPU en C++ usando CUDA para paralelizar su ejecución. Se analizarán las diferencias de rendimiento y de implementación de ambas versiones. En el marco teórico se explicará el contexto del algoritmo EM así como CUDA.

[EN] The main objective of this Project is the implemetantion and next analysis of a Machine Learning algorithm, the Expectation-Maximization (EM) algorithm, using Gaussian Mixtures. For this, a version of CPU in C++ and another version of GPU in C++ using CUDA will be developed to parallelize their execution. Different performance and implemetation of both versions will be analyzed. CUDA and EM will be explained in the context of the theorical framework