文献类型：期刊文章

作　　者：张帅[1] 李涛[1] 焦晓帆[1] 王艺峰[1] 杨愚鲁[1]

机构地区：[1]南开大学计算机与控制工程学院计算机科学与信息安全系,天津300071

出　　处：《计算机研究与发展》

基　　金：国家自然科学青年基金项目(61212005;61201424);天津市科技特派员项目(14JCTPJC00501);高等学校博士学科点专项科研基金项目(20130031120029)

年　　份：2015

卷　　号：52

期　　号：11

起止页码：2555-2567

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：谱聚类是数据挖掘领域最常用的聚类算法之一,但对于如何利用多核CPU与资源有限的众核加速器设计并实现一个在异构单节点上能够处理大规模数据集的高效谱聚类算法,目前尚无理想的解决方案.PSCH（parallel spectral clustering for hybrids）算法是专为CPU-GPU异构计算环境设计的并行T近邻（T-nearest-neighbors,TNN）谱聚类算法,通过分块计算相似性矩阵打破了GPU设备内存的限制,所能处理的数据集规模仅受限于CPU主存的容量.PSCH算法中使用CUDA设计实现双缓冲轮转4段流水机制,通过重叠计算与传输在打破存储瓶颈的同时保证了高计算性能.PSCH算法采用隐式重启动Lanczos方法（implicitly restarted Lanczos method,IRIM）在异构硬件上计算稀疏特征矩阵的特征分解,减轻了特征分解步骤的计算瓶颈.PSCH算法在配有一块GTX 480GPU的单节点上能够对百万以上规模的数据集进行聚类,并对实验中的4个数据集取得了相对于使用16进程的MPI并行谱聚类PSC算法2.0~4.5倍的性能.

关 键 词：谱聚类 T近邻  CPU-GPU异构计算  计算统一设备架构 OpenMP  

分 类 号：TP311]