本文關(guān)鍵詞：一種基于OpenCL的高能效并行KNN算法及其GPU驗證

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【摘要】：近年來數(shù)據(jù)分類技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各類問題中,作為最重要的分類算法之一,K最近鄰法(KNN)也被廣泛使用。在過去的近50年,人們就如何提高KNN的并行性能做出巨大努力�；贑UDA的KNN并行實現(xiàn)算法——CUKNN算法證明KNN在GPU上的并行實現(xiàn)比在CPU上串行實現(xiàn)的速度提升數(shù)十倍,然而,CUDA在實現(xiàn)過程中包含了大量的冗余計算。提出了一種并行冒泡的新型KNN并行算法,并通過OpenCL,在以GPU作為計算核心的異構(gòu)系統(tǒng)上進(jìn)行驗證,結(jié)果顯示提出的方法比CUDA快16倍。
【作者單位】： 電子科技大學(xué);廣東省公安廳;
【關(guān)鍵詞】： KNN GPGPU OpenCL 并行冒泡 并行計算
【分類號】：TP338.6
【正文快照】： 0引言近年來,許多不同類型的處理器廣泛應(yīng)用于高性能計算領(lǐng)域,如GPU、FPGA、DSP等[1],而異構(gòu)計算平臺由不同類型的處理器組成,能對許多不同的算法進(jìn)行加速實現(xiàn)。Open CL是一種開放式的異構(gòu)計算標(biāo)準(zhǔn),支持異構(gòu)系統(tǒng)的并行程序應(yīng)用。作為經(jīng)典聚類算法,KNN在文字識別、預(yù)測分析、圖

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中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 ;通用計算(GPGPU)：充分發(fā)掘GPU的強大計算能力[J];新電腦;2008年04期

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本文編號：1054516