公开(公告)号：CN108509270A

公开(公告)日：2018-09-07

申请号：CN201810188779.2

申请日：2018-03-08

Applicant: 中国科学院软件研究所

Inventor： 杨超 ,  李敏 ,  闫碧莹

IPC: G06F9/50 ,  G06F9/48

CPC classification number: G06F9/5038 ,  G06F9/4881

Abstract: 本发明提出了一种国产申威26010众核处理器上K-means算法的高性能并行实现方法，基于国产处理器申威26010平台，针对聚类阶段，本发明设计了一种块距离矩阵计算与规约操作融合的计算框架，该框架使用三层分块策略进行任务划分，同时设计协作式的核间数据共享方案和基于寄存器通信机制的簇标签规约方法，及使用双缓冲技术，指令重排等优化技术。针对更新中心点阶段，本发明设计了动态调度的任务划分方式。通过在真实数据集上测试，本发明可以达到最大348.1GFlops的浮点计算性能，相比理论上最大性能，可以获得47％～84％的浮点计算效率，相比不融合的计算方式，可以获得最高1.7x，平均1.3x的加速比。

公开(公告)号：CN108509270B

公开(公告)日：2020-09-29

申请号：CN201810188779.2

申请日：2018-03-08

Applicant: 中国科学院软件研究所

Inventor： 杨超 ,  李敏 ,  闫碧莹

IPC: G06F9/50 ,  G06F9/48

Abstract: 本发明提出了一种国产申威26010众核处理器上K‑means算法的高性能并行实现方法，基于国产处理器申威26010平台，针对聚类阶段，本发明设计了一种块距离矩阵计算与规约操作融合的计算框架，该框架使用三层分块策略进行任务划分，同时设计协作式的核间数据共享方案和基于寄存器通信机制的簇标签规约方法，及使用双缓冲技术，指令重排等优化技术。针对更新中心点阶段，本发明设计了动态调度的任务划分方式。通过在真实数据集上测试，本发明可以达到最大348.1GFlops的浮点计算性能，相比理论上最大性能，可以获得47％～84％的浮点计算效率，相比不融合的计算方式，可以获得最高1.7x，平均1.3x的加速比。