基于GPU的基因表达式编程性能提升技术

摘要：

为在海量数据挖掘任务中提升GEP(基因表达式编程)算法运行效率,提出了一种将部分计算任务从CPU转移至GPU加速的方法。根据GPU硬件结构,设计了将原始数据映射至图形子系统的新数据结构,借助操作并行性加速GEP算法。实验表明新方法在高计算强度下性能优良:数据规模急剧增长时,基于GPU加速的GEP算法较纯粹CPU实现速度提升达3个数量级.

关键词： 基因表达式编程 进化计算 数据训练 GPU通用编程计算 着色程序构造 数据挖掘

作者: 倪胜巧 唐常杰 王有为 李川 张悦 曾春秋 唐良

作者单位: 四川大学计算机学院 成都 610065

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二十五届中国数据库学术会议(NDBC2008)

会议地点: 桂林

会议语种:中文

页码: 466-472

在线出版日期: 2008-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）