集成众核上快速独立成分分析降维并行算法

作     者：方民权 张卫民 周海芳 Fang Minquan;Zhang Weimin;Zhou Haifang

作者机构：国防科学技术大学计算机学院长沙410073 

基　　金：国家自然科学基金项目(61272146 41375113) 湖南省研究生创新资助项目(CX2015B030) 

出 版 物：《计算机研究与发展》 (Journal of Computer Research and Development)

年 卷 期：2016年第53卷第5期

页      码：1136-1146页

摘      要：高光谱遥感影像快速独立成分分析(fast independent component analysis,FastICA)降维过程包含大规模矩阵计算及大量迭代计算.通过热点分析,面向集成众核(many integrated core,MIC)架构设计了协方差矩阵计算、白化处理和ICA迭代等热点并行方案,提出和实现一种M-FastICA并行降维算法,并构建算法性能模型;基于集成众核研究并行程序优化策略,针对各热点并行方案提出一系列优化策略,特别是创新性地提出一种下三角阵负载均衡方法,并量化测试其优化效果.实验结果显示M-FastICA算法最高可加速42倍,比24核CPU多线程并行快2.2倍;探讨了波段数与并行程序性能的关系;实验数据验证了算法性能模型的准确性.

主 题 词：集成众核 独立成分分析 高光谱影像降维 性能模型 下三角阵负载均衡 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 081104[081104] 08[工学] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

核心收录：

D　O　I：10.7544/issn1000-1239.2016.20148080

馆 藏 号：203166958...