【摘要】： GPU作為一種新型流處理,具備了流處理模型的特點,價格低廉,普及性高,并且擁有強(qiáng)大的并行計算能力和高內(nèi)存帶寬。這種高性能運算能力,已經(jīng)越來越多地受到各個研究領(lǐng)域?qū)W者的重視。數(shù)據(jù)流作為一種新的數(shù)據(jù)形態(tài),具有數(shù)據(jù)快速,連續(xù)到達(dá),潛在巨大容量等特點。如何提高數(shù)據(jù)流處理系統(tǒng)的吞吐能力,提高數(shù)據(jù)流處理和挖掘算法的實時性成為數(shù)據(jù)流研究領(lǐng)域的一個重要研究問題。 本文重點著眼于圖形處理器通用計算在數(shù)據(jù)流挖掘領(lǐng)域的應(yīng)用研究,特別是非規(guī)則流中高維數(shù)據(jù)流的高性能處理是本文的一大特點,在理論上提出了一個圖形處理器數(shù)據(jù)流并行計算的通用框架模型,分別從規(guī)則流數(shù)據(jù)和高維數(shù)據(jù)流兩個角度出發(fā),分析數(shù)據(jù)流處理算法的耗時部分,研究如何將其串行算法移植到GPU上進(jìn)行運算,提高其性能。 針對規(guī)則流數(shù)據(jù),本文根據(jù)三維圖像重構(gòu)的數(shù)學(xué)模型理論和應(yīng)用矩陣論進(jìn)行了電鏡三維圖像重構(gòu)的研究,提出了其基于GPU的并行算法,并在GPU的CUDA平臺上對規(guī)則的投影流數(shù)據(jù)進(jìn)行了仿真實驗,實驗證明了該算法在計算資源受限情況下處理速度可以提高50倍左右,同時保證了圖像質(zhì)量。 針對高維數(shù)據(jù)流,本文提出一種基于GPU的非規(guī)則流中高維數(shù)據(jù)流的處理模型和具體的可行架構(gòu),并在該框架下基于統(tǒng)一計算設(shè)備架構(gòu)(CUDA)使用數(shù)據(jù)立方模型以及降維約簡技術(shù)并行分析了多條高維數(shù)據(jù)流的典型相關(guān)性。經(jīng)理論分析和實驗證明,該并行處理方法能夠在線精確地識別同步滑動窗口模式下高維數(shù)據(jù)流之間的相關(guān)性,相對于純CPU方法,該方法具有顯著的速度優(yōu)勢,很好地滿足了高維數(shù)據(jù)流的實時性需求,可以作為通用的分析方法廣泛應(yīng)用于高維數(shù)據(jù)流挖掘領(lǐng)域。
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：TP332

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2669865