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1.在综述了当前高性能计算领域热门技术的基础上,选择GPU作为并行支持向量 机的实现工具。在GPU编程方法方面,选择了OpenCL作为具体的代码实现技术,并搭 建了GPU计算的实验平台和基于VisualStudio2010的OpenCL的开发环境。 2.介绍了支持向量机理论的基本原理及其数学模型,引出了SMO训练算法并对其 进行了详细的说明。研究了LibSVM的使用方法,并在之前搭建的两个平台上做了实验 仿真,以用来作为参照基准。 3.根据SVM训练和预测算法中的并行点,提出了用于多类分类器的并行支持向量 机算法。通过分别对SVM训练算法、预测算法和涉及的矩阵运算分别采用并行运算, 提高了多核计算机的运算效率,加快了SVM分类器的训练过程。对并行算法的性能进 行了详细分析。 4.利用OpenCL编写了并行支持向量机程序,并对程序实现过程中的一些重要步 骤,如数据预处理、设备初始化、程序初始化和缓存、内存分配和命令列队优化等进行 了详细的介绍。对进一步提高GPU的效率进行了深入的探讨。 5.利用LibSVM处理训练样本,编写了基于CPU Timer的时间测量工具,最后给 出了基于GPU的并行支持向量机的仿真实验结果,并与LibSVM的仿真数据进行了对 比,验证了并行算法的有效性。
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- WNNSTRONGEST2013-06-29有用,谢谢上传者。
- qwbug2014-12-04还不错,基于GPU的并行计算
- ctuwuzida2014-07-05还不错,基于GPU的并行计算
lewistrong
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