Аннотация:Рассмотрены вопросы сокращения временных затрат, возникающие на этапе обучения логических корректоров. Усовершенствована конструкция монотонного логического корректора. Для более эффективного применения построенного корректора предложено использовать параллельные вычисления с применением технологии CUDA (Compute Unified Device Architecture). Реализованы и исследованы параллельный детерминированный и параллельный стохастический монотонные логические корректоры над произведением частичных порядков. Выполнены эксперименты на реальных данных и случайных модельных бинарных данных. Выявлены условия применения параллельного обучения.