面向大规模数据流处理的偏最小二乘法

• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 偏最小二乘法 大规模数据流 CUDA 图形处理器
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 软件技术研究
• 页码范围: 1055-1058
• 页数: 4页
• 分类号: TP314
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.04.024

摘要

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。