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2017-08-30 发布于安徽
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： ISSN 1673-9418 CODEN JKYTA8 E-mail fcst@ ： Journal of Frontiers of Computer Science and Technology http // （）： 1673-9418/2009/03 04 -0368-10 Tel +86-10 DOI ：10.3778/j.issn.1673-9418.2009.04.004 GPU-based Parallel SVM Algorithm 1 2 3+ DO Thanh-Nghi ，NGUYEN Van-Hoa ，POULET Fran觭ois ，，， 1. College of Information Technology Can Tho University Can Tho Vietnam ，，， 2. INRIA Rennes Campus de Beaulieu 35042 Rennes Cedex France ，，，， 3. Université de Rennes I IRISA Campus de Beaulieu 35042 Rennes Cedex France ：： + Corresponding author E-mail francois.poulet@irisa.fr GPU 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（）中大规模数据集的分类问题。 GPU 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 和提出的最少次方（）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 Vandewalle SVM LS-SVM 得高系统性能。实现表明，在和数据集上，基于并行增量算法较实现方法快倍，而且 UCI Delve GPU CPU 130 比现行算法，如、和等快的多（超过倍）。 LibSVM SVM-perf CB-SVM 2500 关键词：支持向量机；图形处理器；最少次方SVM 文献标识码：中图分类号： A TP391 DO Thanh-Ng