基于OpenCL的Kmeans算法的优化研究
文献类型：会议论文
| 作者 | 吴再龙 ; 张云泉 ; 徐建良 ; 贾海鹏 ; 颜深根 ; 王伟俨 |
| 出版日期 | 2013 |
| 会议名称 | 2013全国高性能计算学术年会 |
| 会议日期 | 2013 |
| 会议地点 | 桂林 |
| 关键词 | OpenOL 并行计算 Kmeans 迭代算法 跨平台 |
| 页码 | 396-403 |
| 其他题名 | Research on Kmeans Algorithm Optimization Based on OpenCL |
| 中文摘要 | Kmeans算法是典型的聚类算法，是已知数据划分和分组处理的重要方法。在图像处理、机器学习、生物学有着广泛的应用。随着数据规模的不断变大，对Kmeans算法的性能提出了越来越高的要求。本文在充分考虑不同硬件平台硬件体系结构差异的基础上，系统研究了在OpenCL框架下Kmeans算法在GPU和APu平台上的高效实现方式。并使用含有多次全局同步的迭代算法在GPU中的实现、冗余计算减少全局同步次数、线程任务的再分配、Local memory的重用等多个方法完成了Kmeans算法在不同硬件结构上的高效实现，并总结了一套适用于迭代算法的优化方法。实验结果表明，优化后的算法在考虑数据传输时间的前提下，在AMD HD7970 GPU上相对于CPU版本取得136 975M70 333倍的加速比，在AMDA10—5800KAPU上相对于CPU版本取得22 2365～24 3865倍的加速比。有效验证了本文提出的优化方法的有效性和平台的可移植性。 |
| 语种 | 中文 |
| ISSN号 | 1673-9418 |
| 源URL | [http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/16559]  |
| 专题 | 软件研究所_软件所图书馆_会议论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 吴再龙,张云泉,徐建良,等. 基于OpenCL的Kmeans算法的优化研究[C]. 见:2013全国高性能计算学术年会. 桂林. 2013. |
入库方式： OAI收割
来源：软件研究所
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。