GPU Hızlandırmalı Veri Demetleme Algoritmalarının İncelenmesi

Veri demetleme algoritmaları, arama; spam, saldırı tespiti; hücre, gen, doküman analizi; moleküler dinamik simülasyonlarının biçimlerinin analizi gibi uygulamalar için oldukça önemlidirler. Veri demetleme algoritmaları için birçok araç geliştirilmiştir; ancak günümüzde teknolojinin hızla gelişmesiyl...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Academic Journal of Information Technology 2013-05, Vol.4 (11), p.19-59
Main Authors: ÇETİN, Nazire Merve, HACIÖMEROĞLU, Murat
Format: Article
Language:English
Subjects:
cuda
data clustering
genel amaçlı gpu programlama gpgpu
general purpose programming gpgpu
gpu for acceleration
grafik işlemci birimi gpu
graphic processor unit gpu
hızlandırma için gpu
paralel hesaplama
parallel computing
veri demetleme
Citations: Items that cite this one
Online Access:Get full text
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Description
Summary:Veri demetleme algoritmaları, arama; spam, saldırı tespiti; hücre, gen, doküman analizi; moleküler dinamik simülasyonlarının biçimlerinin analizi gibi uygulamalar için oldukça önemlidirler. Veri demetleme algoritmaları için birçok araç geliştirilmiştir; ancak günümüzde teknolojinin hızla gelişmesiyle toplanan veri miktarı git gide artmaktadır. Veri miktarının artması, analizin neticesini olumlu etkilese de mevcut veri demetleme araçları, büyük-ölçekli veri kümeleriyle çalışan uygulamaların gereksinimlerini hız bakımından karşılayamaz hale gelmişlerdir. Veri demetlemede hızın rolü, veri madenciliği araştırma topluluğunun bir süredir ilgi alanındadır. Araştırmacılar, çeşitli optimizasyon tekniklerinden, veri yapısı tasarımlarından, CPU'da paralelleştirme tekniklerinden ve PC küme sistemi kullanımı gibi yöntemlerden yararlanmaktadırlar. Fakat son zamanlarda düşük maliyet ile yüksek performans sunan yeni bir yaklaşım tüm ilgiyi üzerine çekmiştir: Genel Amaçlı GPU Programlama GPGPU . GPU’ların yüksek paralel hesaplama gücü ve grafik kartlarındaki gelişimin CPU’ya oranla daha hızlı hızlanması, aslında grafik canlandırma ve oyunlar için yoğun matematiksel hesaplamalar yapmak üzere tasarlanan grafik kartlarından genel amaçlı programlar için de yararlanmayı söz konusu hale getirmiştir. Bu makalede, GPGPU yaklaşımıyla veri demetleme algoritmalarının performansını artıran çalışmalar incelenmiş, özetlenmiş, avantajlarından ve eksik yanlarından bahsedilmiştir. Sonuç olarak, bu yaklaşımının üstünlüğü göz önünde bulundurularak konuyla ilgili bilime katkı sağlanabilecek açık alanlar verilmiş ve incelenen çalışmalardan elde edilen GPGPU yaklaşımıyla uygulama geliştirirken dikkat edilmesi gereken hususlar ortaya konulmuştur
ISSN:1309-1581
1309-1581
DOI:10.5824/1309-1581.2013.2.002.x