【摘 要】
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用光谱分析鉴别生物特征,导致数据量大,而实际需要必须实时处理。偏最小二乘法是使用最广泛的鉴别算法,但是对于大规模数据流该算法无法达到实时性。为了解决这个应用矛盾,提
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机学院,上海理工大学上海现代光学系统重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60970012);国家教育部博士学科点专项科研博导基金资助项目(20113120110008);上海教委创新基金重点资助项目(13ZZ112);上海信息技术领域重点科技攻关计划基金资助项目(09511501000,09220502800)
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用光谱分析鉴别生物特征,导致数据量大,而实际需要必须实时处理。偏最小二乘法是使用最广泛的鉴别算法,但是对于大规模数据流该算法无法达到实时性。为了解决这个应用矛盾,提出了一种基于NVIDIA CUDA架构下的并行计算策略,利用具有大规模并行计算特征的图形处理器(GPU)作为计算设备,结合GPU存储器的优势实现了偏最小二乘算法。实验的测试结果表明,在GPU上使用CUDA实现的偏最小二乘算法比在CPU上实现该算法快了47倍,性能得到了显著提高,从而使偏最小二乘算法应用于大规模数据流处理成为可能。
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