基于CUDA的AP聚类算法的并行设计与实现

发布时间：2024-06-05 01:13

　　Affinity Propagation 聚类算法是 Brendan J.Frey 和 Delbert Dueck 于 2007 年在Science 上发表的一个高性能聚类算法。它在人脸图像识别、基因外显子发现、检索最佳航空航线、手写邮政编码、设施选址等领域得到了广泛的应用。但是随着其应用领域需要处理数据量的爆炸式增长,且其算法自身较高的时间复杂度,所以导致AP聚类算法在处理大规模不同类型数据集时的时间成本太大。因此设计针对大规模数据进行快速聚类的算法成为研究的热点之一。本文通过改进优化和并行AP聚类算法以实现大规模数据的快速聚类。从AP聚类算法的原理分析、AP聚类算法的改进优化以及基于CUDA平台并行AP聚类算法这三个方面展开研究。本文首先分析阐述AP聚类算法的基本原理和AP聚类算法的特点,找出其自身的局限性所在,为AP聚类算法的改进和并行做铺垫。改进优化AP聚类算法就是增加AP聚类算法的功能来更好的处理数据集。并行改进后的AP聚类算法是本文研究的核心内容。首先分析找出AP聚类算法可以并行的部分,然后在现有的硬件设备上设计基于CUDA平台的AP-CUDA聚类并行算法,然后利用CUDA...

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１－３天河二号计算机集群??２）?ＯｐｅｎＭＰ（Ｏｐｅｎ?Ｍｕｌｔｉ－Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ的简称）是针对一台计算机上多核或多??ＣＰＵ并行计算而设计的共享存储并行编程

然而互联网络的带宽会影响数据的传输速度，而且由于机群中节??点过多，所以存在并行效率较低、内存开销大、程序不直观、程序编程??难度大等问题。图１－３是天河二号计算机集群。??丨ｍ—??画漏??图１－３天河二号计算机集群??２）?ＯｐｅｎＭＰ（Ｏｐｅｎ?Ｍｕｌｔｉ－Ｐｒｏｃｅｓｓｉ....

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因而导致ＯｐｅｎＣＬ并不能充分的挖掘计算机硬件的计算能力。??于是使用ＯｐｅｎＣＬ不如直接使用硬件厂家为自己产品提供的并行编程模??型，这样并行程序的效率会比使用ＯｐｅｎＣＬ编程的效率高。图１－５是??ＯｐｅｎＣＬ的示意图。??纖■…—二一—??ＭＫｔＢｍ??ｓ??＇?》?＂?＾....

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?????图１－４?ＯｐｅｎＭＰ的示意图??３?）?ＯｐｅｎＣ?Ｌ（?Ｏｐｅｎ?Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ?Ｌａｎｇｕａｇｅ，开放计算语言）是由苹果进行开发设??计的，然后交由Ｋｈｒｏｎｏｓ?Ｇｒｏｕｐ组织进行维护，它是异构平台并行编程的??开放性标准，也是一个并行编程框架。虽然它支持Ｃ....

图１－６?ＮＶＩＤＩＡ公司的ＧＴＸ显卡系列??通过对以上四个并行计算硬件平台的简略介绍，可以了解到ＮＶＩＤＩＡ公司推??出的ＣＵＤＡ并行平台具有计算能力强、编程难度低、并行程序具有易读性和便??

Ｃ／Ｃ＋＋、ＦＯＲＴＡＮ、Ｐｙｔｈｏｎ等编程语言，而且这些编程语言只需导入相关??的库或者使用扩展函数就可以使用ＣＵＤＡ进行并行计算所以如今??ＣＵＤＡ己经成为了并行计算研宄的热门平台。图１－６是ＮＶＩＤＩＡ公司的??ＧＰＵ产品。??图１－６?ＮＶＩＤＩＡ公司的ＧＴＸ显卡系列??....

本文编号：3989437