kmcuda：NVIDIA GPU CUDA上的大规模K-means和K-nn实施

使用NVIDIA CUDA的“阴阳” K均值和K-nn K均值的实现基于 。 尽管它引入了一些开销和许多对CUDA不利的条件子句，但与Lloyd算法相比，它仍然显示出1.6到2倍的加速。 K近邻采用相同的三角形不等式思想，并且需要预先计算的质心和聚类分配，类似于展平的球树。 sklearn KMeans KMeansRex KMeansRex OpenMP 塞班 克库达 kmcuda 2 GPU 速度 1倍 4.5倍 8.2倍 15.5倍 17.8倍 29.8倍 记忆 1倍 2倍 2倍 0.6倍 0.6倍 0.6倍 从技术上讲，该项目是一个共享库，可导出kmcuda.h定义的两个函数： kmeans_cuda和knn_cuda 。 它具有内置的Python3和R本机扩展支持，因此您可以from libKMCUDA import kmeans_cuda或dyn.load("libKMCUDA.so") 。 目录 K均值 该项目与其他项目之间的主要区别在于，kmcuda已针对内存消耗低和大量群集进行了优化。 例如，kmcuda可以将480个维度中的4M个样本分类为40000个