基于GPGPU的离散数据挖掘研究
本文主要研究了基于GPGPU的离散数据挖掘方法，并对其实现过程和关键技术进行了详细的讨论。通过实验表明，该方法相比传统方法具有较高的计算效率和准确性，是实现数据挖掘的实用方法。
GPU（Graphics Processing Unit，图形处理单元）是一种专门为图形处理而设计的处理器，但近年来 telah 广泛地应用于高速计算中。GPU具有可编程性，用户可以通过GPU的可编程性来进行计算，而GPGPU（General-Purpose Computing on Graphics Processing Units，通用计算GPU）则是利用显卡完成一般的计算，扩展了GPU的应用范围，如数据挖掘中的排 序、文本分类等相关算法的应用和数据库、搜索引擎等大规模的数据运算。
本研究利用GPU的高浮点运算优势来处理离散数据中的挖掘计算，期望能够优化其运行的速度和效率。论文首先介绍了CPU技术，然后详细讨论了GPGPU模型的架构和实现过程，并对CUDA技术的应用进行了介绍。
GPGPU模型的架构主要包括两个部分：CPU和GPU。CPU负责执行指令，而GPU负责处理大量数据。当需要处理大量数据时，CPU唤醒GPU对数据进行处理，并把处理后的数据返回CPU。CPU继续执行后面的指令。GPGPU模型的架构使得GPU在通用计算中的应用变得更加广泛。
CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一设备架构）是 NVIDIA推出的一个并行计算平台，允许开发者使用C语言编写的程序在NVIDIA的GPU上运行。CUDA技术的出现使得GPU在通用计算中的应用变得更加广泛。
本研究的实验结果表明，该方法相比传统方法具有较高的计算效率和准确性，是实现数据挖掘的实用方法。本文的研究结果为基于GPGPU的离散数据挖掘提供了一个新的解决方案，具有重要的理论和实践价值。
数据挖掘是指从大量数据中提取有价值的信息的过程。传统的数据挖掘方法通常基于CPU的计算，但是随着数据规模的增加，这些方法的计算效率和准确性逐渐下降。基于GPGPU的离散数据挖掘方法可以解决这个问题，它可以充分利用GPU的高浮点运算优势来处理大量数据，从而提高计算效率和准确性。
本文的研究结果还表明，基于GPGPU的离散数据挖掘方法可以广泛应用于数据分析、机器学习、人工智能等领域，具有广泛的应用前景。
