2024-03-19T14:44:14Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001043372023-11-17T02:17:36Z06504:07684:07618
GPUを用いたk-means法の実装と評価jpnアーキテクチャhttp://id.nii.ac.jp/1001/00104313/Conference Paperhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=104337&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2014 by the Information Processing Society of Japan立命館大立命館大吉村匠小柳滋k-means法はクラスタリングの中でも頻繁に利用される方法であり、多数あるデータをクラスタがk個になるまで分割する手法である。GPU上でプログラムを高速動作させる場合、どの部分をGPUに計算処理させ、どの部分をCPUが処理を担うかが重要となる。なぜならGPUはCPUと違い、条件分岐によるオーバーヘッドに対する機能を備えておらず、メモリの容量とメモリアクセスにも特有の制約がある。そのため、的確に分担させなければ効率が悪くなる。本稿ではCPUとGPUとのプログラム処理のハイブリット化を実装し、CPUのみをプログラム処理に用いた場合と比較することで評価する。AN00349328第76回全国大会講演論文集201411931942014-03-112014-10-02