一种基于CUDA的大数据量地理加权回归并行加速算法

作     者：刘振涛 杨毅 王东超 谢晓尧 LIU Zhentao;YANG Yi;WANG Dongchao;XIE Xiaoyao

作者机构：贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025 贵州省科技信息中心贵州贵阳550002 江苏海洋大学测绘与海洋信息学院江苏连云港222005 贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室贵州贵阳550001 

基　　金：科技资源平台建设计划贵州省科技创新云平台建设(黔科合计KF【2015】4002) 

出 版 物：《测绘通报》 (Bulletin of Surveying and Mapping)

年 卷 期：2020年第12期

页      码：1-5页

摘      要：针对传统地理加权回归(GWR)在大数据量计算中存在的计算效率低、内存占用大、数据规模受限等问题,本文提出了快速并行地理加权回归(FPGWR)算法,基于英伟达CUDA架构实现了GWR的并行加速,将串行过程分解为并行的独立回归计算模块,同时优化了内存使用模型,提高了算法的运行速度。对比FPGWR和传统GWR在不同数量级模拟数据上和真实数据上的运行速度,结果显示,FPGWR能够支持更大规模的样本量计算并有效提升运行效率,数据量越大加速效果越显著。

主 题 词：地理加权回归 CUDA GPU 并行加速 大数据 

学科分类：083002[083002] 0830[工学-生物工程类] 081802[081802] 08[工学] 0818[工学-交通运输类] 081602[081602] 0816[工学-纺织类] 

D　O　I：10.13474/j.cnki.11-2246.2020.0379

馆 藏 号：203101504...