Implementation of the attribute significance analysis with the use of soft reduction of attributes in the rough set theory on the basis of the SQL mechanisms

This article presents a way to use databases supporting the SQL and PL/SQL in the implementation of a method of attribute significance analysis with the use of soft reduction of attributes in the rough set theory. A number of SQL queries are presented, which facilitate the implementation. The original mechanisms presented previously [1] are supplemented with queries which facilitate the execution of attribute coding. The authors present a complete implementation of the method, from the coding of attributes to the determination of the significance of conditional attributes. Application of queries to the database eliminates the necessity to build data grouping and data mining mechanisms and calculation of repetitions of identical rules in the reduced decision rule space. Without the support of a database, the creation of universal data grouping and data mining mechanisms which could be used with any number of attributes is a challenging task

Models for estimating the time of program loop execution in parallel on a CPU and with the use of OpenCL computation on a GPU

W artykule autorzy przedstawiają modele szacowania czasów wykonywania się pętli programowych zgodnych z modelem FAN nieposiadającym zależności lub posiadającym zależności, ale tylko w ciele pętli, które wykonywane mogą być przez centralne jednostki obliczeniowe CPU jak i multiprocesory strumieniowe zwane rdzeniami kart graficznych GPU. Zaprezentowane w niniejszym artykule modele szacowania czasów wykonywania tych pętli pozwolą na określanie tego, czy obliczenia w zastanym środowisku obliczeniowym warto wykonywać z użyciem posiadanego procesora CPU czy korzystniejsze będzie wykorzystanie do obliczeń posiadanej, często nowoczesnej, karty graficznej z wydajną jednostką GPU i bardzo szybką pamięcią stosowaną we współczesnych kartach graficznych. Wraz z zaprezentowanymi modelami przedstawiono także testy potwierdzające poprawność opracowanych modeli szacowania czasu. Celem powstania tych modeli jest dostarczenie metod przyspieszania działania aplikacji realizujących różne zadania, w tym zadania transportowe, takie jak przyspieszone przeszukiwanie rozwiązań, przeszukiwanie ścieżek w grafach, czy przyspieszanie algorytmów przetwarzania obrazów w systemach wizyjnych pojazdów autonomicznych i semiautonomicznych, przy czym modele te pozwalają na zbudowanie systemu automatycznego rozdzielania zadań pomiędzy CPU i GPU przy zmienności zasobów obliczeniowych.The authors present models for estimating the time of execution of program loops compliant with the FAN model with no data dependencies or with data dependencies only within the body programming loop, which can be executed either by CPUs or by stream multiprocessors referred to as GPU cores. The models presented will make it possible to determine whether it would be more efficient to execute computation in the existing environment using the CPU (Central Processing Unit) or a state-of-the-art graphics card with a high-performance GPU (Graphics Processing Unit) and super-fast memory, often implemented in modern graphics cards. Validity checks confirming the developed time estimation model for GPU are presented. The purpose of these models is to provide methods for accelerating the performance of applications performing various tasks, including transport tasks, such as accelerated solution searching, searching paths in graphs, or accelerating image processing algorithms in vision systems of autonomous and semiautonomous vehicles, where these models allow to build an automatic task distribution system between the CPU and the GPU with the variability of computing resources

Models for estimating the time of program loop execution in parallel on a CPU and with the use of OpenCL computation on a GPU

W artykule autorzy przedstawiają modele szacowania czasów wykonywania się pętli programowych zgodnych z modelem FAN nieposiadającym zależności lub posiadającym zależności, ale tylko w ciele pętli, które wykonywane mogą być przez centralne jednostki obliczeniowe CPU jak i multiprocesory strumieniowe zwane rdzeniami kart graficznych GPU. Zaprezentowane w niniejszym artykule modele szacowania czasów wykonywania tych pętli pozwolą na określanie tego, czy obliczenia w zastanym środowisku obliczeniowym warto wykonywać z użyciem posiadanego procesora CPU czy korzystniejsze będzie wykorzystanie do obliczeń posiadanej, często nowoczesnej, karty graficznej z wydajną jednostką GPU i bardzo szybką pamięcią stosowaną we współczesnych kartach graficznych. Wraz z zaprezentowanymi modelami przedstawiono także testy potwierdzające poprawność opracowanych modeli szacowania czasu. Celem powstania tych modeli jest dostarczenie metod przyspieszania działania aplikacji realizujących różne zadania, w tym zadania transportowe, takie jak przyspieszone przeszukiwanie rozwiązań, przeszukiwanie ścieżek w grafach, czy przyspieszanie algorytmów przetwarzania obrazów w systemach wizyjnych pojazdów autonomicznych i semiautonomicznych, przy czym modele te pozwalają na zbudowanie systemu automatycznego rozdzielania zadań pomiędzy CPU i GPU przy zmienności zasobów obliczeniowych.The authors present models for estimating the time of execution of program loops compliant with the FAN model with no data dependencies or with data dependencies only within the body programming loop, which can be executed either by CPUs or by stream multiprocessors referred to as GPU cores. The models presented will make it possible to determine whether it would be more efficient to execute computation in the existing environment using the CPU (Central Processing Unit) or a state-of-the-art graphics card with a high-performance GPU (Graphics Processing Unit) and super-fast memory, often implemented in modern graphics cards. Validity checks confirming the developed time estimation model for GPU are presented. The purpose of these models is to provide methods for accelerating the performance of applications performing various tasks, including transport tasks, such as accelerated solution searching, searching paths in graphs, or accelerating image processing algorithms in vision systems of autonomous and semiautonomous vehicles, where these models allow to build an automatic task distribution system between the CPU and the GPU with the variability of computing resources

Użycie języka SQL jako narzędzie wspomagające implementację metody analizy istotności atrybutów w oparciu o miękką redukcję atrybutów w teorii zbiorów przybliżonych

The article presents a way to quickly implement a method of analyzing the significance of attributes by using soft reduction of conditional attributes in the rough set theory. The analysis is a universal instrument for testing the significance of attributes and may be successfully used in many fields, including transport. It uses the rules that can be considered useful and allows reducing those attributes that do not cause a significant decrease in the number of rules generating entirely certain rules. At the same time it is a rapid mechanism of analyzing large data sets such as encoded attributes of rules. For implementation purposes we propose to use the mechanisms of modern relational databases and the capabilities presently offered by the SQL language, including its expansion with conditional CASE queries.W artykule przedstawiono sposób na szybką implementację metody analizy istotności atrybutów poprzez wykorzystanie miękkiej redukcji atrybutów warunkowy w teorii zbiorów przybliżonych. Analiza ta wykorzystuje reguły, które można uznać za użyteczne i pozwala na redukcję atrybutów, które nie powodują znacznego spadku liczby reguł generujących całkowicie pewne reguły. Jest przy tym szybkim mechanizmem analizy dużych zbiorów danych jakim są zakodowane atrybuty reguł. Do celów implementacyjnych zaproponowano wykorzystanie mechanizmów współczesnych relacyjnych baz danych oraz możliwości jakie obecnie daje język SQL, w tym rozbudowanie go o zapytania warunkowe typu CASE