使用R语言异构平台进行数据挖掘资料.docx

: 使用R语言异构平台进行数据挖掘 : 本文讨论了如何在异构计算环境中利用R语言进行高效的数据挖掘。随着大数据时代的到来，传统的同质计算架构已无法满足大规模数据处理的需求，因此转向了异构计算，即利用不同类型的处理器（如GPU、FPGA）协同处理任务，以提高性能。 : C 【部分内容】: 数据挖掘是现代信息时代的关键技术，它涉及从海量数据中发现有价值的信息和模式。R语言由于其强大的统计分析能力和丰富的开源库，已成为数据挖掘领域的重要工具。然而，传统的单核CPU处理能力有限，难以应对大规模数据的挑战。因此，本文提出了一种可扩展的框架，该框架旨在利用异构平台，如GPU和多核CPU，以及并行计算技术（如MPI），实现高性能数据挖掘。 这个框架包含软件基础设施和高性能内核库，允许开发者编写和部署针对异构硬件的模块化应用。例如，Clementine和WEKA等数据挖掘工具提供了丰富的算法，但它们通常未充分利用协处理器的潜力。本文的创新之处在于，通过交错GPU核心的概念，实现了多个数据挖掘算法的并行执行，从而显著提升了效率。 在数据挖掘过程中，I/O操作往往是性能瓶颈，因为大量的数据需要从存储设备读取和写入。为此，该框架引入了并行I/O接口，以提高数据读写速度，确保整体性能不受存储设备限制。此外，框架还支持K-Means、模糊K-Means和主成分分析（PCA）等常用数据挖掘算法的并行化，进一步提高了处理速度。 相关工作方面，R语言已经有一些并行计算的扩展包，但它们往往关注单个应用的扩展，而非整体吞吐量的提升。本文提出的框架则采用自底向上的优化方法，专注于底层和微层面的性能改进，以实现整体性能的提升。 本文的主要贡献包括： 1) 提供了一个适用于异构平台的可扩展应用框架。 2) 开发了用于数据探索的高性能内核库。 3) 引入了并行I/O接口以优化数据读写。 4) 应用了多种优化技术以增加应用程序的吞吐量。 未来的研究方向可能包括进一步优化特定领域的算法，以及将此框架应用于更多种类的异构硬件和更复杂的数据挖掘任务。