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基于GPU的二部图联合聚类并行算法研究
被引量：
4
1
作者
张宇
刘坡
+2 位作者
杨敏华
龚建华
黄明详
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2013年第4期99-103,108,共6页
提出一种基于GPU的二部图联合聚类并行算法,它能够在单指令多线程模型下完成高性能并行计算。针对空间联合聚类算法中存在大量的空间聚类计算和约束判断计算(文中为求和计算),并行算法分别采用共享存储器和全局存储器加速技术,来提高算...
提出一种基于GPU的二部图联合聚类并行算法,它能够在单指令多线程模型下完成高性能并行计算。针对空间联合聚类算法中存在大量的空间聚类计算和约束判断计算(文中为求和计算),并行算法分别采用共享存储器和全局存储器加速技术,来提高算法执行的效率。该文以表示同一地区多时相、多比例尺的两个空间要素集的聚类为例,表明二部图并行算法比CPU串行算法最高可以获得858倍的加速比。GPU的实时处理能力和计算能力可以为海量的空间数据聚类提供新的思路和参考。
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关键词
GPU
并行计算
空间聚类
二部图
邻接矩阵
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题名
基于GPU的二部图联合聚类并行算法研究
被引量：
4
1
作者
张宇
刘坡
杨敏华
龚建华
黄明详
机构
中南大学地球科学与信息物理学院
中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室
浙江中科空间信息技术应用研发中心
环境保护部信息中心
出处
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2013年第4期99-103,108,共6页
基金
中国科学院知识创新工程重要方向项目(KZCX2-EW-318)
国家自然科学基金项目(40901233)
+2 种基金
国家科技支撑计划项目"扶贫空间信息系统关键技术及其应用"第四课题"扶贫开发信息服务系统构建"(2012BAH33B04)
嘉善县科技创新种子资金项目(2011B04)
嘉善县科技计划项目(2011A44)
文摘
提出一种基于GPU的二部图联合聚类并行算法,它能够在单指令多线程模型下完成高性能并行计算。针对空间联合聚类算法中存在大量的空间聚类计算和约束判断计算(文中为求和计算),并行算法分别采用共享存储器和全局存储器加速技术,来提高算法执行的效率。该文以表示同一地区多时相、多比例尺的两个空间要素集的聚类为例,表明二部图并行算法比CPU串行算法最高可以获得858倍的加速比。GPU的实时处理能力和计算能力可以为海量的空间数据聚类提供新的思路和参考。
关键词
GPU
并行计算
空间聚类
二部图
邻接矩阵
Keywords
GPU
parallel computing
spatial clustering
bipartite graph
adj acent matrix
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于GPU的二部图联合聚类并行算法研究
张宇
刘坡
杨敏华
龚建华
黄明详
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2013
4
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