基于CPU-GPU协作环境的快速大规模SVM训练的开题报告

基于CPU-GPU协作环境的快速大规模SVM训练的开题报告一、研究背景支持向量机（SVM）作为一种经典的分类算法在机器学习、图像处理和数据挖掘等领域得到了广泛应用。但是，在大规模数据集上进行SVM训练

CPU-GPUSVM 基于协作环境的快速大规模训练的 开题报告 一、研究背景 SVM 支持向量机（）作为一种经典的分类算法在机器学习、图像处 理和数据挖掘等领域得到了广泛应用。但是，在大规模数据集上进行 SVM 训练的计算复杂度非常高，往往需要使用高性能计算设备来加速运 SVM 算。传统的训练算法的计算复杂度主要来自于内积计算和梯度计 GPUSVM 算。近年来，基于加速的训练方法在提高训练速度方面取得了 GPUSVM 一定的成功，但是，硬件资源并不足以完全满足训练的需求。 SVMCPU-GPU 因此，为了更加快速地进行大规模训练，需要进一步研究 SVM 协作环境下的训练优化方法。 二、研究内容 CPU-GPUSVM 本文将主要研究基于协作环境下的快速大规模训练 优化方法。具体研究内容如下： 1. CPU-GPUSVMSVM 研究协作环境下训练的并行算法。通过对训 CPUGPU 练过程中的关键计算进行合理分配，实现和之间的协作，提高 训练效率。 2. GPUGPU 基于加速的特征映射计算。利用的强大计算能力，在 特征映射计算中实现高效的并行计算。 3. SVM 并行梯度更新算法研究。对于训练过程中的梯度计算和更 新，采用并行化算法来实现高效的计算和更新，提高训练效率。 4. CPUGPU 硬件资源管理和优化。对和的硬件资源进行合理的管 理和优化，提高训练效率。 三、研究意义