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Dirichlet过程混合模型聚类的GPU实现和优化的开题报告
1.研究背景
聚类是一项重要的机器学习任务之一，它将相似对象归为一组，并将不同组之间的对象区分开来。目前，聚类算法的研究已经涵盖了各种领域，如图像处理、自然语言处理、生物学和社交网络等。
其中一种流行的聚类方法是基于过程的聚类方法，例如Dirichlet过程混合模型聚类（DPMM）[1]。DPMM能够生成未知数量的聚类簇，以及每个聚类簇的概率分布。然而，DPMM的计算量极大，尤其是在大规模的数据集上运行时。因此，如何提高DPMM算法的运行速度是当前热门的研究方向。
2.研究目的
本研究的目的是开发和优化针对DPMM聚类算法的GPU实现。通过GPU并行计算的方式，提高DPMM算法的性能，从而实现快速准确的聚类。
3.研究方法
基于CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）技术[2]，本研究将开发并优化针对DPMM聚类算法的GPU实现。具体而言，研究将分为以下步骤：
(1)分析DPMM算法的计算流程和性能瓶颈，确定适合GPU并行计算的部分。
(2)根据DPMM算法的特点，设计并实现DPMM的GPU并行计算算法，包括数据传输、内存分配、并行处理等。
(3)采用GPU仿真实验和单个GPU设备实验，评估DPMM的GPU实现性能，并对算法进行优化。
(4)对GPU实现进行多GPU设备的扩展，并针对多GPU的通信、同步等问题进行优化。
4.参考文献
[1]T.L.GriffithsandZ.Ghahramani,“InfinitelatentfeaturemodelsandtheIndianbuffetprocess,”inAdvancesinneuralinformationprocessingsystems,2005,pp.475–482.
[2]N.S.Satish,C.Kim,S.Chou,andC.D.Corley,“AsurveyofCPU-GPUheterogeneouscomputingtechniques,”ACMComputingSurveys(CSUR),vol.47,no.4,p.69,2015.