基于GPU的并行支持向量机的设计与实现

1．在综述了当前高性能计算领域热门技术的基础上，选择GPU作为并行支持向量 机的实现工具。在GPU编程方法方面，选择了OpenCL作为具体的代码实现技术，并搭 建了GPU计算的实验平台和基于VisualStudio2010的OpenCL的开发环境。 2．介绍了支持向量机理论的基本原理及其数学模型，引出了SMO训练算法并对其 进行了详细的说明。研究了LibSVM的使用方法，并在之前搭建的两个平台上做了实验 仿真，以用来作为参照基准。 3．根据SVM训练和预测算法中的并行点，提出了用于多类分类器的并行支持向量 机算法。通过分别对SVM训练算法、预测算法和涉及的矩阵运算分别采用并行运算， 提高了多核