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提出一种基于GPU(图形处理器)和CPU协同处理实现来提高聚类算法Canopy的计算效率的优化方案。利用GPU高效的并行性和灵活的可编程性等特点,将Canopy聚类算法中比较耗时的距离计算及与阈值T1,T2的比较步骤交由GPU处理,算法其余步骤仍由CPU处理,理论上提高算法速度。
基于GPU和CPU协同处理实现的Canopy算法探索
【摘 要】
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提出一种基于GPU(图形处理器)和CPU协同处理实现来提高聚类算法Canopy的计算效率的优化方案。利用GPU高效的并行性和灵活的可编程性等特点,将Canopy聚类算法中比较耗时的距离计算及与阈值T1,T2的比较步骤交由GPU处理,算法其余步骤仍由CPU处理,理论上提高算法速度。
【出 处】
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硅谷
【发表日期】
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2012年09期
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