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1、ISSN1673-9418CODENJKYTA8E-mail:fcst@public2.bta.net.cnJournalofFrontiersofComputerScienceandTechnologyhttp://www.ceaj.org1673-9418/2009/03(04)-0368-10Tel:+86-10-51616056DOI:10.3778/j.issn.1673-9418.2009.04.004GPU-basedParallelSVMAlgorithm1,NGUYENVan-Hoa2,POUL
2、ETFran觭ois3+DOThanh-Nghi1.CollegeofInformationTechnology,CanThoUniversity,CanTho,Vietnam2.INRIARennes,CampusdeBeaulieu,35042RennesCedex,France3.UniversitédeRennesI,IRISA,CampusdeBeaulieu,35042RennesCedex,France+Correspondingauthor:E-mail:francois.poulet@irisa
3、.frGPU的并行支持向量机算法摘要:提出了一种新的并行增量式支持向量机算法来解决图形处理单元(GPU)中大规模数据集的分类问题。SVM以及核相关方法可以用来创建精确分类模型,但学习过程需要大量内存和很长时间。扩展了Suykens和Vandewalle提出的最少次方SVM(LS-SVM)方法来建立增量和并行算法。新算法使用图形处理器以低代价获得高系统性能。实现表明,在UCI和Delve数据集上,基于GPU并行增量算法较CPU实现方法快130倍,而且比现行算法,如LibSVM、SVM-perf和CB-SVM等快的多
4、(超过2500倍)。关键词:支持向量机;图形处理器;最少次方SVM文献标识码:A中图分类号:TP391DOThanh-Nghi,NGUYENVan-Hoa,POULETFran觭ois.GPU-basedparallelSVMalgorithm.Jour-nalofFrontiersofComputerScienceandTechnology,2009,3(4):368-377.Abstract:Anewparallelandincrementalsupportvectormachine(SVM)algorith
5、mfortheclassificationofverylargedatasetsongraphicsprocessingunits(GPUs)ispresented.SVMandkernelrelatedmethodshaveshowntobuildaccuratemodelsbutthelearningtaskusuallyneedsaquadraticprogramsothatthistaskforlargedatasetsre-quireslargememorycapacityandlongtime.Are
6、centleastsquaresSVM(LS-SVM)proposedbySuykensandVan-dewalleforbuildingincrementalandparallelalgorithmisextended.Thenewalgorithmusesgraphicsprocessorstogainhighperformanceatlowcost.NumericaltestresultsonUCIandDelvedatasetrepositoriesshowthatthispara-llelincreme
7、ntalalgorithmusingGPUsisabout130timesfasterthanitsCPUimplementationandoftensignificantlyfaster(over2500times)thanstate-of-the-artalgorithmslikeLibSVM,SVM-perfandCB-SVM.Keywords:supportvectormachine(SVM);generalpurposegraphicsprocessingunits(GP-GPU);leastsquar
8、esSVM(LS-SVM)Received2008-11,Accepted2009-03.DOThanh-Nghi等:GPU的并行支持向量机算法3691IntroductionGeForceGTX280graphicscard.MostofthisworkisSincesupportvectormachine(SVM)learningalgo-basedonLS-SVMc
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