Med tillkomsten av Web 2.0 ser vi ett nytt och differentierat scenario: det finns mer data än det kan analyseras effektivt. Att organisera dessa data har blivit ett av de största problemen inom datavetenskap. Många algoritmer har föreslagits för detta ändamål, som belyser de som är relaterade till Data Mining-området, särskilt klusteralgoritmerna. Dessa algoritmer är dock fortfarande en datautmaning på grund av den mängd data som behöver behandlas. Vi fann i litteraturen några förslag för att göra dessa algoritmer möjliga, och, nyligen, de relaterade till parallellisering på grafik bearbetningsenheter (GPU) har lagt fram goda resultat. I detta arbete presenterar vi G-DBSCAN, en GPU parallellversion av en av de mest använda klusteralgoritmer, DBSCAN. Även om det finns andra parallella versioner av denna algoritm, vår teknik skiljer sig från den enkelhet med vilken data indexeras, med hjälp av grafer, vilket gör det möjligt att utforska olika parallelliseringsmöjligheter. I vår utvärdering visar vi att G-DBSCAN med GPU, kan vara över 100x snabbare än dess sekventiella version med CPU.
Dessutom, REF presenterade en GPU genomförande av DBSCAN som kan vara över 100x snabbare än sekventiell DBSCAN, en speedup vår algoritm har också setts att uppnå men med endast en processor.
G-DBSCAN: A GPU Accelerated Algorithm for Density-based Clustering
{'venue': 'ICCS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}