【摘 要】
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kNN算法是机器学习和数据挖掘程序中经常使用的经典算法。随着数据量的增大，kNN算法的执行时间急剧上升。为了有效利用现代计算机的GPU等计算单元减少kNN算法的计算时间，提出了
【基金项目】
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国家自然科学基金(61462076)
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kNN算法是机器学习和数据挖掘程序中经常使用的经典算法。随着数据量的增大，kNN算法的执行时间急剧上升。为了有效利用现代计算机的GPU等计算单元减少kNN算法的计算时间，提出了一种基于OpenCL的并行kNN算法，该算法对距离计算和排序两个瓶颈点进行并行化，在距离计算阶段使用细粒度并行化策略和优化的线程模型，排序阶段使用优化内存模型的双调排序。以UCI数据集letter为测试集，分别使用E8400和GT$450运行kNN算法进行测试，采用GPU加速的并行kNN算法的计算速度比CPU版提高了40．79倍。
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