A Hybrid Approach for Optimizing Parallel Clustering Throughput using the GPU

We introduce Hybrid-Dbscan , that uses the GPU and CPUs for optimizing clustering throughput. The main idea is to exploit the memory bandwidth on the GPU for fast index searches, and optimize data transfers between host and GPU, to alleviate the potential negative performance impact of the PCIe inte...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	IEEE transactions on parallel and distributed systems Ročník 30; číslo 4; s. 766 - 777
Hlavní autoři:	Gowanlock, Michael, Rude, Cody M., Blair, David M., Li, Justin D., Pankratius, Victor
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	New York IEEE 01.04.2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	Algorithms Clustering Clustering algorithms Datasets DBSCAN Galaxies GPGPU Graphics processing units in-memory database Indexing Kernel Optimization parallel clustering Performance degradation query optimization Red shift Response time (computers) Sky surveys (astronomy) spatial databases Throughput Time factors
ISSN:	1045-9219, 1558-2183
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!