概率图模型推理算法及其并行化研究

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1、学校代码：10286分类号：TP311密级：公开UDC：004.4学号：151557工程硕士学位论文概率图模型推理算法及其并行化研究（学位论文形式：应用研究）研究生姓名：徐晨炜导师姓名：姜浩王会方申请学位类别工程硕士学位授予单位东南大学工程领域名称计算机技术论文答辩日期2018年6月7日研究方向计算机应用技术学位授予日期2018年月日答辩委员会主席吴国新教授评阅人王红兵教授2018年6月7日工程硕士学位论文概率图模型推理算法及其并行化研究专业名称：计算机技术研究生姓名：徐晨炜导师姓名：姜浩王会方RESEARCHONPRO

2、BABILITYGRAPHMODELREASONINGALGORITHMANDPARALLELIZATIONAThesisSubmittedtoSoutheastUniversityFortheProfessionalDegreeofMasterofEngineeringBYChenweiXuSupervisedbyProfessorHaoJiangAndSeniorEngineerHuifangWangSchoolofComputerScienceandEngineeringSoutheastUniversityMay

3、2018东南大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研宄工作及取得的研宂成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外论文中不包含其他人已经发表或撰写过，的研宄成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研宄所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意４研宄生签名：日期：丄东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研宄所、国家图书馆、《中国学术期刊（光盘版）》电子杂志社有限公司、万方数

4、据电子出版社、北京万方数据股份有限公司有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被査阅和借阅，可以公布（包括以电子信息形式刊登）论文的全部内容或中、英文摘要等部分内容。论文的公布（包括以电子信息形式刊登）授权东南大学研宄生院办理。研宄生签名导瞧名，：曰期：Ｍ４＂摘要摘要由于概率图模型推断和学习已广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别、生物信息学等研究领域的最新成果中，已

5、成为学术界和工业界的研究热点。另一方面，由于概率图模型规模的不断扩大，推理算法的时间呈现指数级增加。如何提高概率图模型推理算法的速度已成为概率图模型领域的一个重要研究方向。近年来，图形处理器GPU的通用计算技术得到了迅速的发展。GPU由于其强大的并行计算能力、高吞吐量等优势已经成为高性能计算领域的主流计算平台。基于以上形势，对现有的基于并行化加速算法进行了充分研究后，本文借鉴了将推理算法建立在矩阵化计算的思想，并运用CUDA计算框架实现了基于GPU的概率图模型推理算法的并行加速。本文主要针对概率图模型推理算法中的精确推理

6、算法做并行化问题研究。首先，深入研究了概率图模型，重点研究了精确推理算法，寻找这些算法中可供并行计算的步骤。然后，为适应CUDAGPU并行计算框架，分析精确推理相关算法，对和积消息传递部分和无依赖关系的节点对做出并行化改进。提出了基于GPU的概率图模型推理算法节点级并行化和拓扑级并行化。最后，分别对基于GPU的概率图模型推理算法节点级并行化和拓扑级并行化进行实验检测，将其与CPU上的串行算法进行对比，并分析了实验结果，说明了算法的有效性。关键词：概率图模型，推理算法，GPU，CUDA,并行计算IAbstractAbstr

7、actBecauseprobabilisticgraphinferenceandlearninghavebeenwidelyappliedinthelatestresearchfieldsofcomputervision,NaturalLanguageProcessing,speechrecognitionandbioinformatics,ithasbecomearesearchhotspotinacademiaandindustry.Howtoimprovethespeedofprobabilitygraphmode

8、lreasoningalgorithmhasbecomeanimportantresearchdirectioninthefieldofprobabilitygraphmodel.Inrecentyears,thegeneralcomputingtechnologyoftheGPUhasbeendevelopedra