Den senaste utvecklingen inom programmerbara, mycket parallella Grafikbehandlingsenheter (GPU) har möjliggjort högpresterande implementationer av maskininlärningsalgoritmer. Vi beskriver en lösare för Support Vector Machine träning körs på en GPU, med hjälp av Sekventiell Minimal Optimization algoritm och en adaptiv första och andra ordning arbetar set val heuristic, som uppnår hastighetshöjningar på 9-35× över LIBSVM kör på en traditionell processor. Vi presenterar också ett GPU-baserat system för SVM klassificering som uppnår speedups på 81-138× över LIBSVM (5-24× över vår egen CPU-baserade SVM classifier).
En annan metod använder grafik bearbetningsenheter (GPU) för SVM speedup REF.
Fast support vector machine training and classification on graphics processors
{'venue': "ICML '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}