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题名基于FPGA的大数据K-means算法优化
被引量：7
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作者
胡雷钧
庞松涛
朱炯
公维峰
赵雅倩
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机构
浪潮集团有限公司
高效能服务器与存储技术国家重点实验室(浪潮集团有限公司)
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出处
《电力信息与通信技术》
2016年第8期1-6,共6页
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基金
国家863高技术研究发展计划项目(2015AA015301)
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文摘
K-means算法是机器学习中的经典聚类算法,可用于石油、电力、金融等领域的数据挖掘。当前大数据的发展进一步推动了K-means算法的应用,但也对其计算性能提出了更高的要求。文章在对K-means算法的实现原理进行分析的基础上,提出了基于现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array,FPGA）的大数据K-means算法优化方案,以降低系统能耗与成本。K-means算法对比实验数据表明,与基于Spark框架的8核心CPU平台相比,FPGA异构平台的计算性能提升2.5~4.4倍,能耗下降68%,能效比提升7.8~13.8倍。
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关键词
K-MEANS算法
SPARK
fpga异构计算
OPENCL
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Keywords
K-means algorithm
Spark
fpga heterogeneous computing
OpenCL
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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