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J-GLOBAL ID：201702252390322994   整理番号：17A0170329

CUDAに基づく並列近傍接続アルゴリズムを実現した。【JST・京大機械翻訳】

Implementation of Parallel K-Nearest Neighbor Join Algorithm Based on CUDA

著者 (3件)： Pan Qian (School of Computer Science and Technology,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics) ,  Zhang Yuping (School of Computer Science and Technology,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics) ,  Chen Haiyan (School of Computer Science and Technology,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 43  号： 10  ページ： 190-192,219  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 大規模空間データのK-近隣結合クエリ問題に対して、CUDAプログラミングモデルにおけるK-近隣接続アルゴリズムの並列最適化方法を設計した。K-近隣結合アルゴリズムの並列プロセスを2つの段階に分割した。1)クエリに参加するデータ集合PとQに対してそれぞれR-TREEインデックスを作成する。2)R-TREE索引に基づくKNNJ検索を行う.まず第一に,ノードの位置に従って最小最小を分割し,次に,R-TREE索引をCUDAに基づく再帰的グリッドソートアルゴリズムに基づいて構築する。次に,R-TREE索引に基づき,CUDAにおける並列検索距離と並列距離の2つの段階について議論した。距離の段階では,各スレッドが任意の2点間の距離を計算し,点と点の間の距離を求めることは依存しない。整列化段階では高速化をCUDAに基づいて並列化を実現する.実験結果は,サンプルサイズの増加とともに,R-TREE索引に基づく並列近傍アルゴリズムの優位性がより顕著であり,効率的で拡張性があることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： スレッド ,  アラインメント ,  *アルゴリズム ,  最適化手法 ,  高速化 ,  並列処理
準シソーラス用語： プログラミングモデル ,  クエリー ,  空間データ ,  *CUDA , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： CUDA ,  K-neighbor join ,  Spatial query ,  Parallel computing ,  R-Tree index

分類 (2件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： CUDA ,  近傍 ,  アルゴリズム