【摘 要】
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为应对大量数据处理,GPU成为高性能计算领域重要的组成部分,在数据挖掘算法领域,GPU技术得到广泛应用。GPU的高并行计算特性使得数据挖掘算法容易利用GPU平台实现并行化,但如何结合硬件平台特性,对数据挖掘算法提出软硬件协同的并行化优化方案一直是值得关注的问题。本课题针对该问题,基于GPGPU-Sim模拟器搭建并行化实验平台,以数据挖掘算法中较为典型的KNN算法以及K-means算法为例,对数据挖
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为应对大量数据处理,GPU成为高性能计算领域重要的组成部分,在数据挖掘算法领域,GPU技术得到广泛应用。GPU的高并行计算特性使得数据挖掘算法容易利用GPU平台实现并行化,但如何结合硬件平台特性,对数据挖掘算法提出软硬件协同的并行化优化方案一直是值得关注的问题。本课题针对该问题,基于GPGPU-Sim模拟器搭建并行化实验平台,以数据挖掘算法中较为典型的KNN算法以及K-means算法为例,对数据挖掘算法在GPU模拟平台中的并行化优化问题展开研究。本课题主要工作如下:1.基于GPGPU-Sim模拟器搭建了本课题所使用的GPU平台,根据平台接口与要求重构了KNN与K-means算法应用代码,使用编译工具编译算法,完成算法移植。2.针对KNN算法距离排序阶段耗时较长的问题,本课题提出一种插入排序与并行希尔排序相结合的并行化优化方法,根据不同的k值,选择不同的距离排序方法。在算法距离计算阶段,使用cublas函数库对算法距离进行并行计算;在距离排序阶段,通过改变k值,比较使用插入排序与使用并行希尔排序的算法运行时间,实验结果显示:当k值小于7时,选择插入排序方式运行速度较快;当k值大于等于7时,采用并行希尔排序可以更好地加快算法运算速度。最后通过对比本课题提出的并行方法与串行执行时间,发现本课题所提出的并行方法最高能获得214倍的加速比,与现有较新的并行化KNN算法相比,优化后的KNN算法最高能得到1.52倍的加速效果。3.针对K-means算法随机分配初始化聚类中心容易导致算法结果不稳定的问题,本课题提出一种根据距离划分初始化聚类中心的并行化优化方法。首先找到所有样本的中心点做为初始化聚类中心,计算其余样本数据点到该聚类中心点的距离,通过所有距离的平均值,划分样本聚类,同时选择距离较远的样本点做为第二个聚类中心,通过距离划分样本点可以找到分布较为均衡的中心点,避免随机生成k个聚类中心点造成的实验误差。通过分别控制聚类样本点数量与样本点维度,对K-means算法进行并行化实验分析。实验结果表明本课题所提出的并行化方法在样本点增大时,能获得更好的加速比,相比于串行K-means算法,最高能得到216倍的加速,与现有较新的并行化K-means算法相比,最高能得到1.48倍的加速。4.在本课题的GPU模拟平台系统中运行数据挖掘算法,分析系统性能影响因素。通过实验结果,发现在加速数据挖掘算法时,应将系统L1 cache值设置为64KB,L2cache值设置为128KB,系统存储控制器与流多处理器的配比设置为1:4,能达到较好的系统整体效能。
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