文件名称：Fast k Nearest Neighbor Search using GPU
文件大小：223KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-07-24 16:06:10
GPU
KNN算法的基础是对给定的query点集，对应查找在参考空间中距离最近的K个紧邻点。虽然针对于KNN算法有各种各样的优化方式，但是这里讨论的重点是CUDA对KNN问题的优化，因此采用最基础（也是最暴力的）Brute Force算法——穷举法。当空间的维度不断提高时，其他算法的计算耗时也在不断提高，但是BF-cuda的耗时没有变化（在前面的乘法计算中也采用了并行处理的方式，因此尽管空间维度增加但是依然不会影响它的计算）。当采用38400个点，96个维度的空间进行测试时，BF-Matlab用了57分钟，BF-C用了44分钟，ANN-C++用了22分钟，BF-CUDA用了不到10s。