Решение задач кластерного анализа с применением параллельных алгоритмов и использованием облачных технологий
Full Name of the work head: Кальменов Т.Ш.
Исполнители проекта: Байжанов Б.С.*
: Институт математики и математического моделирования
Inventory number: 0213РК02759
Registration number: 0112РК00616
Keywords: технология CUDA*мультипоточность*алгоритмы иерархической кластеризации*параллельные мультипроцессорные системы*кластерный анализ*облачные технологии*параллельные алгоритмы*
Исследованы проблемы построения параллельных алгоритмов для задач кластеризации большой размерности с использованием графических процессоров. Рассмотрены алгоритмы кластеризации и методы их отображения на параллельную мультипроцессорную систему, использующихся на графических процессорах GPU. Разработаны гибридные, многоуровневые параллельные алгоритмы для наиболее типичных задач кластерного анализа, исследованы варианты алгоритмов с применением Shared - памяти GPU и без нее. Проведен анализ различных вариантов параллельных алгоритмов для задач кластерного анализа с целью оптимизации использования АЛУ графических процессоров. Исследованы возможности использования разработанных алгоритмов в средах Microsoft Azure, Google Cloud Storage, Google Cloud SQL. Подход, рассматриваемый в данной работе, более прост и сориентирован на массового потребителя, хотя и менее производителен.*
