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邻居搜索问题在CUDA上基于KD-TRIE方法的优化与实现

来源 :上海大学学报(自然科学版) | 被引量 : 7次 | 上传用户：qu123qu

【摘 要】

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介绍如何在CUDA上搭建KD-TRIE,并对其进行搜索,使其能适应解决邻居搜索问题.实验结果表明,当搜索半径较小(如整个空间直径的0.01和0.001),数据规模较大(如10~6)时,使用KD-TRIE进行搜索的效果最佳,与蛮力算法相比可以达到加速比5000～15000倍的效果;当搜索半径较大时,加速比会相应减少.采取优化措施,可以提高加速比.

【作 者】

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包南森 李正杰 柴亚辉 徐炜民 

【机 构】

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上海大学计算机工程与科学学院,华东交通大学信息工程学院

【出 处】

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上海大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2012年03期

【关键词】

：

KD—TRIE k最邻近结点算法 CUDA 图形处理器 KD-TRIE   k-nearest neighbor algorithm （kNN）   CUDA 

【基金项目】

：

基金项目：国家高技术研究发展计划（863计划）资助项目（20009AA012201）,上海市教委重点学科建设资助项目（J50103）

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介绍如何在CUDA上搭建KD-TRIE,并对其进行搜索,使其能适应解决邻居搜索问题.实验结果表明,当搜索半径较小(如整个空间直径的0.01和0.001),数据规模较大(如10~6)时,使用KD-TRIE进行搜索的效果最佳,与蛮力算法相比可以达到加速比5000～15000倍的效果;当搜索半径较大时,加速比会相应减少.采取优化措施,可以提高加速比.

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