基于GPU的并行协同过滤算法

摘要：

为提高协同过滤算法的可伸缩性,加快其运行速度,提出了一种基于GPU(graphic processing unit)的并行协同过滤算法来实现高速并行处理.GPU的运算模式采用单指令多数据流,适用于逻辑性弱、数据量巨大的运算,而这正是协同过滤算法所具有的特点.使用统一计算设备框架(compute unified device architecture,CUDA)实现了此协同过滤算法.实验表明,在中低端的GPU上该算法与在高端的四核CPU上的协同过滤算法相比,其加速比达到40倍以上,显著地提高了算法的可伸缩性,而算法在准确率方面也有优秀的表现.

关键词：协同过滤、图形处理器、统一计算设备框架

所属期刊栏目：30

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61170193;广东省自然科学基金资助项目S2012010010613;东莞市高等院校科研机构科技计划资助项目2012108102035

在线出版日期：2013-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：2656-2659