一種基于CUDA的大數據量地理加權回歸并行加速算法

作者：劉振濤,楊毅,王東超,謝曉堯

摘要：針對傳統地理加權回歸(GWR)在大數據量計算中存在的計算效率低、內存占用大、數據規模受限等問題,本文提出了快速并行地理加權回歸(FPGWR)算法,基于英偉達CUDA架構實現了GWR的并行加速,將串行過程分解為并行的獨立回歸計算模塊,同時優化了內存使用模型,提高了算法的運行速度。對比FPGWR和傳統GWR在不同數量級模擬數據上和真實數據上的運行速度,結果顯示,FPGWR能夠支持更大規模的樣本量計算并有效提升運行效率,數據量越大加速效果越顯著。

發文機構：貴州大學計算機科學與技術學院 貴州省科技信息中心 江蘇海洋大學測繪與海洋信息學院 貴州師范大學貴州省信息與計算科學重點實驗室

關鍵詞：地理加權回歸CUDAGPU并行加速大數據GWRCUDAGPUparallel accelerationbig data

分類號： P23[天文地球—攝影測量與遙感]