Рассматривается возможность эффективной реализации нейросетевого алгоритма решения краевых задач математической физики на многоядерном графическом процессоре NVIDIA GeForce 8800 GTX. Предлагаются методы распараллеливания основных вычислений алгоритма обучения радиально-базисной нейронной сети (RBFNN), решающей уравнение Пуассона, с использованием технологии CUDA. Проводится сравнение времени обучения RBFNN на центральном и массивно-параллельном графическом процессорах.
массивно-параллельная архитектура, графический процессор, параллельность, радиально-базисная нейронная сеть, дифференциальное уравнение