【摘 要】
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自组织神经网络(SOM)是一种被广泛使用的经典机器学习算法,但在处理复杂数据时其执行时间将急剧延长。并行化是解决这个问题的有效途径。基于目前TOP500上排名第一的“神威&#
【机 构】
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华东师范大学计算机科学与软件工程学院,数学工程与先进计算国家重点实验室
【基金项目】
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本文受数学工程与先进计算国家重点实验室开放基金项目(2016A05),华东师范大学实验教学设备研制基金项目(41000-10201-562930/004/006)资助
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自组织神经网络(SOM)是一种被广泛使用的经典机器学习算法,但在处理复杂数据时其执行时间将急剧延长。并行化是解决这个问题的有效途径。基于目前TOP500上排名第一的“神威·太湖之光”超算平台,从模型并行和数据并行的角度出发,设计了SOM在申威众核处理器上的单核组和多核组的并行。一方面,通过程序重构将主要计算步骤转换为矩阵运算并利用高性能扩展数学库实现向量计算的并行化;另一方面,针对超算硬件的特性使用多种优化手段进行进一步的性能优化,使算法的性能得到了极大的提升。实验中,当使用64个核组时,所提算
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