基于+CUDA+的概念格并行建格算法研究

硕士论文 形式概念分析是一种有效的知识表示与知识发现工具，在数据挖掘、知识发现、信息检索等领域得到了广泛的应用。在形式概念分析的应用过程中，首先要构建概念格，因此建格算法的效率显得十分重要。CUDA（Compute Unified Device Architecture）并行计算架构通过利用GPU（Graphic Processing Unit）的多线程并行处理能力，可以大幅度提升计算性能，已经越来越多地应用于通用并行计算。这为解决形式概念分析应用中的建格问题提供了一个新的思路。 本文分析了CUDA多线程编程模型的硬件架构和软件体系，深入研究了CUDA程序的优化策略。分析了FCBO算法的数据结构和逻辑结构，将FCBO算法改造使之可以在CUDA平台运行。最后将改造完成的算法移植到CUDA平台，通过实验验证了改造后的算法的合理性和可行性。 本文主要研究了基于CUDA（Compute Unified Device Architecture）的概念格并行建格算法。CUDA是一种由NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，它能够利用GPU（图形处理器）的并行计算能力，大幅提高计算效率。文章首先介绍了形式概念分析（Formal Concept Analysis，简称FCA）的重要性，它在知识表示和知识发现领域有着广泛应用，尤其在数据挖掘、信息检索等方面。在FCA的应用过程中，构建概念格是首要步骤，这使得建格算法的效率显得尤为关键。传统的建格算法效率较低，难以满足大数据处理的需求。而CUDA并行计算架构的出现为解决这一问题提供了新的解决方案。 文章深入分析了CUDA多线程编程模型，包括其硬件架构和软件体系。硬件架构方面，主要讨论了GPU的内部结构，如流处理器（Streaming Multiprocessors，简称SM）的组成和功能，以及GPU内部的线程组织和调度机制。软件体系方面，主要探讨了CUDA编程模型的基本概念，如线程层次结构、内存层次结构以及它们在GPU上的对应关系，以及如何使用CUDA提供的工具和API进行高效的并行编程。 文章详细研究了CUDA程序的优化策略，包括内存访问优化、线程负载平衡、以及避免线程间同步的冲突等。在内存访问方面，需要优化全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存等不同层次内存的使用，以减少延迟和提高带宽利用率。线程负载平衡是指确保每个线程或者线程块都均匀地分配到工作负载，避免出现某些线程早早完成而其他线程还在忙碌的情况。避免线程间同步冲突是指减少不同线程在执行过程中对共享资源访问时的冲突和等待时间。 在此基础上，文章对FCBO（Formal Concept Buiding Algorithm）算法进行了分析，这是构建概念格的一种基本算法。FCBO算法的数据结构和逻辑结构被详细探讨，并根据CUDA并行计算架构的特点进行了必要的改造，以确保算法能够在CUDA平台上有效运行。算法改造主要涉及数据的并行读取、处理和结果的并行输出。将FCBO算法改造为并行算法的过程中，需要考虑数据的并行化策略、并行任务的划分和并行算法的同步机制。 文章最后将改造完成的FCBO算法移植到CUDA平台上，并通过一系列实验来验证改造后的算法的合理性和可行性。实验结果表明，基于CUDA的并行建格算法在性能上相较于传统算法有了显著提升，有效地加速了概念格的构建过程。 本文的主要贡献和创新点在于：通过深入分析CUDA多线程编程模型，结合建格算法在数据结构和算法流程上的特点，提出了一套有效的建格算法优化策略；成功地将FCBO算法改造成能在CUDA平台运行的版本，并在CUDA平台上实现了该算法，通过对比实验验证了算法的高效性；为形式概念分析领域提供了一种新的高效率算法实现方式，这在大数据环境下的概念格构建中具有重要价值。关键词包括概念格、FCBO、并行计算和CUDA。