基于GPU计算的并行PLS算法研究与实现

摘要：

偏最小二乘算法(PLS)是与红外、近红外光谱分析结合使用最为广泛的化学计量学算法,然而当前PLS算法通常采用单线程方式实现,当校正模型数量多或样本数量大、波长点数和主成分数较多,模型需对光谱预处理和波长选择方法反复优化时,计算十分缓慢.为大幅提高建模速度,该文提出了一种基于图形处理器( GPU)的并行计算策略,利用具有大规模并行计算特性的GPU作为计算设备,结合CUBLAS库函数实现了基于GPU并行的PLS建模算法(CUPLS).利用近红外光谱数据集进行性能对比实验,结果表明CUPLS建模算法较传统单线程实现的PLS算法,加速比可达近42倍,极大地提升了化学计量学算法的建模效率.该方法亦可用于其它化学计量学算法的加速.

关键词：偏最小二乘、并行计算、图形处理器、CUDA、光谱分析

所属期刊栏目：31

分类号：O657.3;TB96(分析化学)

资助基金：国家自然科学基金61105004;广西自然科学基金2012GXNSFAA053230;广西高等学校优秀人才资助计划项目桂教人[2011]40号;广西可信软件重点实验室开放基金kx201121;广西研究生教育创新计划资助项目2010105950812M22,2011105950811M24

在线出版日期：2012-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：771-778