bf-knn:在GPU上进行蛮力k最近邻搜索-源码

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在GPU上进行蛮力k最近邻搜索 bf-knn实现了一种蛮力方法,用于在GPU上并行查找许多查询中的k个最近邻居。 它利用了基本GPU计算原语的最新进展。 查询和引用之间的平方欧几里德距离由CUDA内核计算得出,该内核是从库中的矩阵乘法子例程修改而来的。 最近的邻居选择是通过在库中的排序和合并功能之上构建的截断合并排序来完成的。 与最先进的方法相比, bf-knn更快并且可以处理更大的输入。 李胜仁和妮娜·阿曼塔(Nina Amenta)。 。 相似性搜索和应用2015。 下载bf-knn并编译该演示的说明: git clone git@github.com:NVlabs/moderngpu.git git clone git@github.com:geomlab-ucd/bf-knn.git cd bf-knn nvcc -arch=sm_21 -I ../moderngpu/inc

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