Research on Kmeans Algorithm Optimization Based on OpenCL

　　Kmeans算法是典型的聚类算法，是已知数据划分和分组处理的重要方法。在图像处理、机器学习、生物学有着广泛的应用。随着数据规模的不断变大，对Kmeans算法的性能提出了越来越高的要求。本文在充分考虑不同硬件平台硬件体系结构差异的基础上，系统研究了在OpenCL框架下Kmeans算法在GPU和APu平台上的高效实现方式。并使用含有多次全局同步的迭代算法在GPU中的实现、冗余计算减少全局同步次数、线程任务的再分配、Local memory的重用等多个方法完成了Kmeans算法在不同硬件结构上的高效实现，并总结了一套适用于迭代算法的优化方法。实验结果表明，优化后的算法在考虑数据传输时间的前提下，在AMD HD7970 GPU上相对于CPU版本取得136 975M70 333倍的加速比，在AMDA10—5800KAPU上相对于CPU版本取得22 2365～24 3865倍的加速比。有效验证了本文提出的优化方法的有效性和平台的可移植性