文件名称：基于OpenCL的Kmeans算法的优化研究* (2014年)
文件大小：573KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-18 07:25:19
工程技术 论文
Kmeans算法是无监督机器学习中一种典型的聚类算法，是对已知数据集进行划分和分组的重要方法，在图像处理、数据挖掘、生物学领域有着广泛的应用。随着实际应用中数据规模的不断变大，对Kmeans算法的性能也提出了更高的要求。在充分考虑不同硬件平台体系架构差异的基础上，系统地研究了Kmeans算法在GPU和APU平台上实现与优化的关键技术：片上全局同步高效实现，冗余计算减少全局同步次数，线程任务重映射，局部内存重用等，实现了Kmeans算法在不同硬件平台上的高性能与性能移植。实验结果表明，优化后的算法在考虑数据