《Fast k Nearest Neighbor Search using GPU》

最新推荐文章于 2024-10-10 08:46:39 发布
最新推荐文章于 2024-10-10 08:46:39 发布
阅读量2k 收藏 2
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Dilusense/article/details/54563854
本文介绍了使用GPU来加速KNN（K最近邻）算法的实现。传统BF算法在CPU上的计算量大，但GPU的并行计算能力使其在处理大量数据时展现出优势。通过在CUDA上实现BF算法，作者展示了GPU在高维度和大数据量下的性能提升，相比BF-Matlab、BF-C和ANN C++库，BF-CUDA方法在耗时和处理能力上有显著优势。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

KNN（K Nearest Neighbors,K近邻 ）算法是机器学习一个基础算法。针对d维空间的两个点集Q和R，对于Q集合中每一个点q，查找R集合中到q距离最近的K个点。这里的距离度量常用的是Euclidean距离和Manhattan距离。
knn-example
如图所示的例子，二维空间中所有蓝色点构成集合R，红点是集合Q（只有一个元素），R中点到Q的欧式距离最近的三个点都包含在红点为圆心的圆中。
KNN算法的Brute-Force实现非常简单：
选取Q集合中一点 qi
- 计算 qi 到

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
20、FPGA-Based Hardware Accelerators for K-Means Algorithm
jwt8token的博客
06-05 25
本文探讨了基于FPGA的K-Means算法硬件加速器的设计与优化，包括数据表示、流水线设计、内存管理等关键设计原则。同时，文章详细分析了优化技术如并行处理、缓存优化和资源分配，并讨论了处理大规模和高维数据集的挑战及解决方案。最后，还介绍了混合计算、实时应用以及新兴技术趋势，展示了FPGA在加速K-Means算法中的性能和能效优势。
class2 Nearest Neighbors 最近邻搜索
qq_33993729的博客
11-22 667
class2 Nearest Neighbors 最近邻搜索问题 Nearest Neighbor (NN) Problem 主要有两种NN问题 K-NN 在空间M中有一个点集S,一个查询点q∈Mq\in Mq∈M,找到查询点在S中最近的k个点 下图是3-NN Fixed Radius-NN 在空间M中有一个点集S,一个查询点q∈Mq\in Mq∈M,找到所有在S中和查询点距离小于r的点 ∣∣s−q∣∣<r||s-q||<r∣∣s−q∣∣<r NN 问题的应用领域 表面法
Fast k Nearest Neighbor Search using GPU
07-04
KNN算法的基础是对给定的query点集，对应查找在参考空间中距离最近的K个紧邻点。虽然针对于KNN算法有各种各样的优化方式，但是这里讨论的重点是CUDA对KNN问题的优化，因此采用最基础（也是最暴力的）Brute Force算法——穷举法。当空间的维度不断提高时，其他算法的计算耗时也在不断提高，但是BF-cuda的耗时没有变化（在前面的乘法计算中也采用了并行处理的方式，因此尽管空间维度增加但是依然不会影响它的计算）。当采用38400个点，96个维度的空间进行测试时，BF-Matlab用了57分钟，BF-C用了44分钟，ANN-C++用了22分钟，BF-CUDA用了不到10s。
k Nearest Neighbor Search by CUDA
hongqiang200的专栏
11-30 1626
kNN（k Nearest Neighbor）是常用的群集算法（Cluster Algorithm）用于空间搜索。目前最快的kNN方法莫过于KDTree的版本，不过基本上都是CPU的比如ANN C++ Library。对于GPU来说，实现加速结构比较复杂，因为没有栈所以无法递归，而且执行资源有限，不能像CPU一样舒舒服服的顺序执行。 为了方便起见我直接用komrade粘合C++与CUDA，下面是
k-Nearest Neighbor
bryant_meng
10-28 471
CS231n课程笔记翻译：图像分类笔记（上） CS231n课程笔记翻译：图像分类笔记（下） 文章目录1 With N examples, how fast are training and prediction?2 hyper-parameters（choices about the algorithm that we set rather than learn）3 k-Nearest Neig...
matlab knn,knn算法（K-Nearest Neighbor ）
weixin_39611382的博客
03-16 337
这是一个小而有效的程序来执行的K -近邻搜索算法，此算法利用JIT 理论加速循环，比向量化有效解决了大量数据的精度问题。甚至比kd-tree效果要佳。K-nearest neighbor search已经广泛应用在科学与工程上，比如模式识别，数据挖掘和信号处理。此程序小而简单，非常适合对K -近邻搜索算法的入学者。用法：IDX = knnsearch(Q,R,K)搜索参考数据集合R(n*d矩阵，代...
Fast Approximate Nearest Neighbor Search With The Navigating Spreading-out Graph
小蚂蚁与大象
09-20 467
然后，我们提出了一种新颖的图结构，称为单调相对邻域图(Monotonic Relative Neighborhood graph, MRNG)，它保证了非常低的搜索复杂度(接近对数时间)在本节中，我们将介绍一种实用的方法，通过近似我们的MRNG，并从四个标准开始，为ann设计一个良好的图。在介绍我们的建议之前，我们将首先详细分析一类称为单调搜索网络(MSNET)的图，它在[13]中首次讨论，并在人工神经网络中显示出巨大的潜力。因此，RNG的搜索路径长度没有理论保证，在RNG上的搜索可能会出现较长的绕路。
Encrypted Classification Using Secure K-Nearest Neighbour Computation.读书笔记
qq_42145187的博客
06-23 839
Reddy B P, Chatterjee A. Encrypted Classification Using Secure K-Nearest Neighbour Computation.[J]. Space, 2019: 176-194. 该论文是19年Reddy等人发表在Space期刊上，以下内容是本人在阅读该论文时的一些读书笔记整理，若有不足之处欢迎指正。 摘要： 对FHE数据的处理不能直接按照传统的指令执行流程进行，需要基于特殊电路的算法表示。 在本文中，我们着重于在加密数据上实现k.
基于GPU的快速K近邻搜索算法
Fast k Nearest Neighbor Search using GPU **KNN 算法的基础** KNN（K-Nearest Neighbor，K 近邻）算法是一种常用的机器学习算法，主要用于分类、回归、异常检测等任务。其基本思想是找到给定查询点集对应的 K 个...
K近邻算法
热门推荐
pi9nc的专栏
06-09 4万+
K近邻算法 发表于 2012-11-12 　　下图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。 　　K 最近邻 (k-Nearest Neighbor，KNN) 分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最
最近邻检索（Nearest Neighbor Search）的简单综述
lovego123的博客
03-28 2万+
相关背景 NN的简单含义 简单地说，最近邻检索就是根据数据的相似性，从数据库中寻找与目标数据最相似的项目，而这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离，可以认为数据在空间中的距离越近，则数据之间的相似性越高。当需要查找离目标数据最近的前k个数据项时，就是k最近邻检索（K-NN)。 最近邻检索的应用领域 在当今这个移动互联网时代，我们的日常生活每天都面临着海量数据地冲击，诸如像个人信息...
FAST APPROXIMATE NEAREST NEIGHBORS WITH AUTOMATIC ALGORITHM CONFIGURATION
03-06
For many computer vision problems, the most time consuming component consists of nearest neighbor matching in high-dimensional spaces. There are no known exact algorithms for solving these high-dimensional problems that are faster than linear search. Approximate algorithms are known to provide large speedups with only minor loss in accuracy, but many such algorithms have been published with only minimal guidance on selecting an algorithm and its parameters for any given problem. In this paper, we describe a system that answers the question, “What is the fastest approximate nearest-neighbor algorithm for my data? ” Our system will take any given dataset and desired degree of precision and use these to automatically determine the best algorithm and parameter values. We also describe a new algorithm that applies priority search on hierarchical k-means trees, which we have found to provide the best known performance on many datasets. After testing a range of alternatives, we have found that multiple randomized k-d trees provide the best performance for other datasets. We are releasing public domain code that implements these approaches. This library provides about one order of magnitude improvement in query time over the best previously available software and provides fully automated parameter selection.
机器学习笔记-K近邻算法
weixin_43444329的博客
11-09 208
K近邻
Approximate Nearest Neighbors -----最邻近搜索工具(一)
XianxinMao的博客
11-19 846
Annoy Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) is a C++ library with Python bindings to search for points in space that are close to a given query point. It also creates large read-only file-based data structures that are mmapped into memory so that m
CUDA编程-07
m0_51476950的博客
06-30 860
提取码：fbcl。
高效GPU加速的k近邻算法：加速您的机器学习任务
最新发布
gitblog_00832的博客
10-10 867
高效GPU加速的k近邻算法：加速您的机器学习任务 项目介绍 k近邻算法（k-NN）是一种广泛使用的机器学习算法，适用于分类和回归任务。该算法在许多研究领域和工业应用中都有广泛的应用，如三维物体渲染、基于内容的图像检索、统计学（熵和散度的估计）、生物学（基因分类）等。然而，在高维空间中，k-NN搜索的处理时间仍然是许多应用领域的瓶颈。为了解决这一问题，本项目提出了一种利用GPU加速k-NN搜索的解决...
论文导读 | 利用GPU的基于图的近似近邻搜索加速研究
weixin_48167662的博客
04-02 2358
引言 近邻搜索（Nearest Neighbor Search, NNS）是指在一个数据集中寻找与用户查询距离最小的K个数据点。在大多数情况下，数据点被表示为稠密或稀疏向量的形式。数据点之间的距离也有各种各样的定义，常见的距离定义有欧几里得距离、余弦相似度、汉明距离、曼哈顿距离等。通常而言，NNS算法并不关心距离的具体定义，不同的距离定义仅是在计算方面有所不同。NNS具有广泛的应用场景，包括广告、推荐、路径规划等等。 早期的NNS问题主要关注如何设计算法以从数据集中找出与用户查询距离最小的精确解，然而，
PCL使用教程-使用k-d树（k-d tree）进行查找
DayDayUp
05-24 6066
如何使用k-d树进行查找 在这篇教程中，我们将学习如何使用k-d树来搜索某个特殊点或者区域的K最近邻域。然后我们也将学习如何在用户指定的一些半径内找到所有的邻居(在本案例中是随机生成的)。 k-d树理论基础 k-d树，又称k维树，是计算机科学中用来组织表示k维空间中点集合的一种数据结构。它的本质是一棵带有其他约束的二叉查找树。k-d树对于区间搜索和最近邻搜索十分有用。由于我们处理的点云都是三维的，所以我们使用三维的k-d树。k-d树的每个级别使用垂直于相应轴的超平面将所有子级沿特定维度拆分。 在树的.
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值