动态模式识别算法的GPU平台实现

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• 作者：林文愉王聪
• 会议时间：2012-11-01
• 关键词：动态模式识别 ; 神经网络 ; 通用计算图形处理器 ; Jacket平台 ; 并行实现
• 作者单位：华南理工大学自动化科学与工程学院,广东广州 510640
• 母体文献：中国自动化学会及中南(六省)区自动化学会与中国有色金属学会计算机学术委员会30届学术年会论文集
• 会议名称：中国自动化学会及中南(六省)区自动化学会与中国有色金属学会计算机学术委员会30届学术年会
• 会议地点：长沙
• 主办单位：中国自动化学会
• 语种：chi

摘要

研究动态模式识别算法在GPU并行计算平台的实现。随着GPGPU(通用计算图形处理器)硬件的发展,基于GPU的大规模并行计算技术将有效地处理动态模式识别算法带来的海量计算问题。文中通过介绍动态模式识别算法,对算法中涉及的巨大计算量进行分析,并针对性地对其中密集计算部分进行并行化分解,移除原算法中在执行中存在的依赖关系,最终得到算法在特定的GPU平台——Jacket上的并行计算实现。实例验证表明,相比于原CPU串行程序,在GPU上运行的并行化程序能实现明显加速,因而具有很好的工程应用价值。