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邻居搜索问题在CUDA上基于KD-TRIE方法的优化与实现
KD-TRIE k-最邻近结点算法 CUDA 图形处理器
2012/6/30
介绍如何在CUDA上搭建KD-TRIE，并对其进行搜索，使其能适应解决邻居搜索问题.实验结果表明，当搜索半径较小（如整个空间直径的0.01和0.001），数据规模较大（如106）时，使用KD-TRIE进行搜索的效果最佳，与蛮力算法相比可以达到加速比5 000～15 000倍的效果；当搜索半径较大时，加速比会相应减少.采取优化措施,可以提高加速比.
对MS-Alignment算法进行分析得出该算法很难满足大规模数据对鉴定速度的要求，而且具有的一个特点是相同的任务在不同的数据上重复计算，为数据划分提供了基础。基于CUDA编程模型使用图形处理器(GPU)对步骤数据库检索及候选肽段生成进行加速优化，设计了该步骤在单GPU上的实现方法。测试结果表明，此方法平均加速比为30倍以上，效果良好，可以满足蛋白质翻译后修饰鉴定中大规模数据快速计算的需求。
针对基于数字高程模型（DEM）生成流域等流时线的快速运算问题，提出了一种基于统一设备计算架构（CUDA）平台同时可发挥图形处理器（GPU）并行运算特性的汇流分析的快速并行算法。采用改进后的归并排序算法进行数据排序及新的内存分配策略和改进的并行算法进行汇流分析。用该并行算法和CPU上的串行算法, 对生成基于DEM的等流时线运算时间和矩阵乘法运算时间进行分析验证。实验结果表明，基于CUDA的汇流分析并...
基于CUDA的加速MATLAB计算研究
统一计算设备架构 MATLAB 加速计算
2010/6/1
介绍了NVIDIA公司新的编程框架CUDA的特点以及CUDA加速MATLAB的方法，测试了CUDA加速岩土工程中常用的算法如矩阵计算、快速傅里叶变换、支持向量机。随后分析了数据规模、算法复杂性与加速效果的关系，指出了基于CUDA的MATLAB加速计算的应用前景。测试结果表明，CUDA方式相对传统计算方式的最好加速效果分别达到了22.39倍、46.88倍、51.32倍，证明了CUDA加速计算的有效性...