【摘 要】
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为解决当前原型学习算法在大规模、大类别机器学习和模式识别领域的计算密集瓶颈问题,提出一种采用GPU和CPU异构并行计算架构的可扩展原型学习算法框架.一是通过分解和重组算
【机 构】
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哈尔滨工业大学软件学院,中建八局大连公司,诺基亚通信系统技术北京有限公司浙江分公司
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为解决当前原型学习算法在大规模、大类别机器学习和模式识别领域的计算密集瓶颈问题,提出一种采用GPU和CPU异构并行计算架构的可扩展原型学习算法框架.一是通过分解和重组算法的计算任务,将密集的计算负载转移到GPU上,而CPU只需进行少量的流程控制.二是根据任务类型自适应地决定是采用分块策略还是并行归约策略来实现.采用大规模手写汉字样本库验证本框架,在消费级显卡GTX680上使用小批量处理模式进行模型学习时,最高可得到194倍的加速比,升级到GTX980显卡,加速比可提升到638倍;算法甚至在更难以加速的随机
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