[发明专利]非规则流中高维数据流典型相关性并行计算方法及装置无效
| 申请号： | 201410379986.8 | 申请日： | 2014-08-04 |
| 公开（公告）号： | CN104102476A | 公开（公告）日： | 2014-10-15 |
| 发明（设计）人： | 卢晓伟;张广勇;沈铂;吴韶华 | 申请（专利权）人： | 浪潮（北京）电子信息产业有限公司 |
| 主分类号： | G06F9/38 | 分类号： | G06F9/38 |
| 代理公司： | 北京安信方达知识产权代理有限公司 11262 | 代理人： | 王丹;李丹 |
| 地址： | 100085 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明基于图形处理器GPU的非规则流中高维数据流的处理模型和CUDA架构，提出了一种非规则流中高维数据流典型相关性并行计算方法，即在高维数据流处理模型上，采用所述GPU的CUDA编程模型和滑动窗口数据流模式，以增量更新的方式维护两个数据流样本矩阵的协差阵S21，S22和各自的方差阵S11，S12；然后生成概要数据结构，对高维的乘积矩阵进行列向和行向上的采样实现维数约简，根据采样得到的矩阵并行计算典型特征值和典型特征向量，降低生成典型相关系数的代价，显著地提高了高维数据流相关性分析的实时性。 | ||
| 搜索关键词： | 规则 中高 数据流 典型 相关性 并行 计算方法 装置 | ||
【主权项】：
一种非规则流中高维数据流典型相关性并行计算方法，所述方法基于图形处理器GPU的非规则流中高维数据流的处理模型和计算统一设备架构CUDA编程模型，其特征在于，所述高维数据流的处理模型：是在滑动窗口模型的基础之上，基于所述GPU的高维数据流并行处理的六层架构模型；所述图形处理器GPU：与中央处理器CPU形成异构模式，负责计算密集型的大规模数据并行计算；所述CUDA编程模型是指：将所述CPU作为主机Host，所述GPU作为协处理器或设备与所述CUDA架构协同工作的编程模型；所述方法包括：在所述高维数据流处理模型上，采用所述GPU的所述CUDA编程模型和滑动窗口数据流模式，以增量更新的方式维护两个数据流样本矩阵的协差阵S21，S22和各自的方差阵S11，S12；然后生成概要数据结构，对高维的乘积矩阵进行列向和行向上的采样实现维数约简，根据采样得到的矩阵并行计算典型特征值和典型特征向量。
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