GPU加速数据挖掘：进展、实践与 MovieLens 实证

本文是一篇深入探讨如何利用GPU加速数据挖掘的研究论文，标题为《通过GPU加速数据挖掘的研究进展和实践》。论文发表于2015年，作者戴春娥、陈维斌、傅顺开和李志强，来自华侨大学计算机科学与技术学院。随着信息技术和互联网的发展，数据规模急剧增长，对数据挖掘算法的计算效率提出了更高要求。传统的CPU在处理大规模数据时面临性能瓶颈，而GPU因其特性（如更大的内存带宽、更多的执行单元以及更高的并行计算能力）逐渐成为解决这一问题的关键。 GPU最初作为图形处理单元，其设计初衷是为了处理大量的并行任务，这使其非常适合进行数据挖掘中的密集计算任务。文章首先概述了GPU的主要特性和编程模型，如CUDA和OpenCL等，这些模型允许开发者将原本在CPU上运行的计算任务分解为众多小任务并在GPU的并行架构中并行执行，从而实现性能提升。 针对数据挖掘的五大主要任务类型——分类、聚类、关联分析、时序分析和深度学习，作者详细介绍了在GPU上进行加速的策略和技术。例如，在分类任务中，可以利用GPU的并行特性对大规模数据进行高效的特征提取和分类；在聚类中，GPU的并行计算能力有助于快速计算距离矩阵和聚类；在关联分析中，GPU的高速内存和并行处理能力有助于快速找出频繁项集。 论文还重点讨论了基于CPU和GPU实现协同过滤推荐的经典算法，通过MovieLens数据集的实验对比，验证了GPU在数据挖掘中的显著加速效果。实验结果表明，GPU在处理大数据量和复杂计算任务时表现出显著的优势，不仅提高了计算速度，还降低了整体成本，因为GPU往往在性价比上优于同等性能的CPU。 这篇论文提供了一种实用的方法论，即如何将数据挖掘中的计算密集型任务迁移到GPU上，以提高效率和性能。它强调了GPU在应对大数据时代挑战中的核心作用，并展示了GPU技术在数据挖掘领域的实际应用价值。通过阅读此论文，读者不仅可以了解到GPU加速数据挖掘的最新研究成果，还能深入了解GPU技术在现代信息技术中的关键地位。