基于CUDA的SVM算法并行化研究

被引：5

作者：

张巍 ^{[1
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]}

张功萱 ^{[1
]}

王永利 ^{[1
]}

张永平 ^{[1
]}

朱昭萌 ^{[1
]}

机构：

[1] 南京理工大学计算机科学与技术学院

[2] 淮阴师范学院计算机科学与技术学院

来源：

计算机科学 | 2013年 / 40卷 / 04期

关键词：

CUDA; GPU; 支持向量机; 并行计算;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

SVM算法在统计分类以及回归分析中得到了广泛的应用。而随着物联网的迅速发展,SVM算法在各种应用中往往需要解决大量数据的快速处理问题。在SVM算法并行化研究中,首先对SVM算法进行分析研究,提出了基于CUDA的SVM算法并行化方案;其次,进一步研究海量数据的处理,提出海量数据处理的并行化方案;最后,通过实验分析对比了并行化算法的性能。

引用

页码：69 / 72+106 +106

页数：5

共 4 条

[1]

LIBSVM[J] . Chih-Chung Chang,Chih-Jen Lin.ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology （TIST） . 2011 (3)

[2]

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[3]

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[4] The impact of poor data quality on the typical enterprise [J].

Redman, TC .

COMMUNICATIONS OF THE ACM, 1998, 41 (02) :79-82

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