集成众核上快速独立成分分析降维并行算法

发布时间：2017-09-01 21:48

本文关键词：集成众核上快速独立成分分析降维并行算法

【摘要】：高光谱遥感影像快速独立成分分析(fast independent component analysis,FastICA)降维过程包含大规模矩阵计算及大量迭代计算.通过热点分析,面向集成众核(many integrated core,MIC)架构设计了协方差矩阵计算、白化处理和ICA迭代等热点并行方案,提出和实现一种M-FastICA并行降维算法,并构建算法性能模型;基于集成众核研究并行程序优化策略,针对各热点并行方案提出一系列优化策略,特别是创新性地提出一种下三角阵负载均衡方法,并量化测试其优化效果.实验结果显示M-FastICA算法最高可加速42倍,比24核CPU多线程并行快2.2倍;探讨了波段数与并行程序性能的关系;实验数据验证了算法性能模型的准确性.
【作者单位】：国防科学技术大学计算机学院;
【关键词】： 集成众核 独立成分分析 高光谱影像降维 性能模型 下三角阵负载均衡
【基金】：国家自然科学基金项目(61272146,41375113) 湖南省研究生创新资助项目(CX2015B030)~~
【分类号】：TP751
【正文快照】： 高光谱遥感技术广泛应用于军事、农业、环境科学、地质、海洋学等领域,这些领域大都要求及时处理[1].但高光谱影像数据有波段多、数据量大、相关性强、冗余多等特点,直接处理将导致样本类别训练困难、维数灾难、空空间现象等严重的计算问题[2-4].因此,国内外专家学者处理高光

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