面向申威架構(gòu)的KNN并行算法實現(xiàn)與優(yōu)化

摘要： K近鄰（KNN）是人工智能中最常用的分類算法，其性能提升對于海量數(shù)據(jù)的整理分析、大數(shù)據(jù)分類等任務(wù)具有重要意義。目前新一代神威超級計算機正處于應(yīng)用發(fā)展的初始階段，結(jié)合新一代申威異構(gòu)眾核處理器的結(jié)構(gòu)特性，充分利用龐大的計算資源實現(xiàn)高效的KNN算法是海量數(shù)據(jù)分析整理的現(xiàn)實需求。根據(jù)SW26010pro處理器的結(jié)構(gòu)特性，采用主從加速編程模型實現(xiàn)一種基礎(chǔ)版本的KNN并行算法，其將計算核心... （共9頁）