[發(fā)明專利]非規(guī)則流中高維數(shù)據(jù)流典型相關(guān)性并行計算方法及裝置

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410379986.8
• 申請日: 2014-08-04
• 公開（公告）號: CN104102476A
• 公開（公告）日: 2014-10-15
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 盧曉偉;張廣勇;沈鉑;吳韶華
• 申請（專利權(quán)）人: 浪潮（北京）電子信息產(chǎn)業(yè)有限公司
• 主分類號: G06F9/38
• 分類號: G06F9/38
• 代理公司: 北京安信方達知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11262
• 代理人: 王丹;李丹

1.一種非規(guī)則流中高維數(shù)據(jù)流典型相關(guān)性并行計算方法，所述方法基于圖形處理器GPU的非規(guī)則流中高維數(shù)據(jù)流的處理模型和計算統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu)CUDA編程模型，其特征在于，

所述高維數(shù)據(jù)流的處理模型：是在滑動窗口模型的基礎(chǔ)之上，基于所述GPU的高維數(shù)據(jù)流并行處理的六層架構(gòu)模型；

所述圖形處理器GPU：與中央處理器CPU形成異構(gòu)模式，負責(zé)計算密集型的大規(guī)模數(shù)據(jù)并行計算；

所述CUDA編程模型是指：將所述CPU作為主機Host，所述GPU作為協(xié)處理器或設(shè)備與所述CUDA架構(gòu)協(xié)同工作的編程模型；

所述方法包括：

在所述高維數(shù)據(jù)流處理模型上，采用所述GPU的所述CUDA編程模型和滑動窗口數(shù)據(jù)流模式，以增量更新的方式維護兩個數(shù)據(jù)流樣本矩陣的協(xié)差陣S₂₁，S₂₂和各自的方差陣S₁₁，S₁₂；然后生成概要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，對高維的乘積矩陣進行列向和行向上的采樣實現(xiàn)維數(shù)約簡，根據(jù)采樣得到的矩陣并行計算典型特征值和典型特征向量。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述在滑動窗口模型的基礎(chǔ)之上，基于GPU的高維數(shù)據(jù)流并行處理的六層架構(gòu)模型是指：一種高可預(yù)知的結(jié)構(gòu)化模型；所述高維數(shù)據(jù)流的處理模型核心是將應(yīng)用分解成一連串對流進行操作的Kernel，流在Kernel之間傳遞，在Kernel內(nèi)部完成對流中元素的處理。

3.如權(quán)利要求1至2所述的方法，其特征在于，所述以增量更新的方式維護兩個數(shù)據(jù)流樣本矩陣的協(xié)差陣S₂₁，S₂₂和各自的方差陣S₁₁，S₁₂的步驟包括：

數(shù)據(jù)流矩陣以循環(huán)隊列的方式實現(xiàn)，更新矩陣時，即時間窗前滾，用新元組替換掉最舊的元組，使偏移索引指向下一個相鄰的窗口；在滑動窗口數(shù)據(jù)流模式下，并行增量生成X，Y各自的方差陣及X與Y協(xié)差陣；

根據(jù)滑動窗口數(shù)據(jù)流模式，同步流的當(dāng)前輸入到達時，時間窗前滾一個時刻，接收一個新的元組。

4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，還包括，對于所述滑動窗口數(shù)據(jù)流模式，當(dāng)同步流的當(dāng)前輸入T＝(t，△_x，△_y)到達時，X_(t-n+1)＝X_(t-n+2)，…，X_(t-1)＝X_(t)，X_(t)＝X_(new)，時間窗前滾一個時刻，接收新的元組X_(new)，n步的上述賦值操作歸結(jié)為X＝X+△_x，同理有Y＝Y(jié)+△_y，△_x＝X_(new)-X_(t-n+1)，△_y＝Y(jié)_(new)-Y_(t-n+1)。

5.如權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述對高維的乘積矩陣進行列向和行向上的采樣是指：采用在歐幾里得空間中不等概行采樣兼列采樣的近似約簡技術(shù)對滑動窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)進行不等概采樣。