精品文档---下载后可任意编辑CPUGPU 混合编程模型上的并行谱聚类实现的开题报告一、讨论背景谱聚类(Spectral Clustering)是一种基于图论的聚类方法，它通过对数据点之间的相似度矩阵进行特征分解，将其投影到低维空间进行聚类。谱聚类通常具有较好的聚类效果和较高的稳健性，适用于各种数据类型的聚类问题，如图像分割、社交网络分析等。随着数据规模和复杂度的增加，谱聚类的计算复杂度也呈现出指数级的增长，传统的串行实现已经无法满足实际需求。因此，利用并行计算技术来提高谱聚类算法的效率和可扩展性已成为讨论的热点之一。同时，随着计算机硬件的进展，CPU 和 GPU 的计算能力也在不断提升，GPU 已经成为加速并行计算的有效工具之一。因此，采纳 CPU-GPU 混合编程模型对谱聚类算法进行优化已经成为一个有希望的讨论方向。二、讨论意义本课题旨在探究在 CPU-GPU 混合编程模型上实现谱聚类算法的并行优化策略，以优化算法的效率和可扩展性。本讨论的主要贡献包括：（1）对谱聚类算法的并行实现进行探讨，并基于该算法设计实验验证 CPU-GPU 混合编程模型的优化效果；（2）采纳典型的实例对所提出的并行化算法的效率、可扩展性、加速比等性能指标进行分析和评价，从而为各种数据类型的谱聚类问题提供一种高效的解决方案。三、讨论内容和讨论方法本讨论的主要内容是开发一种基于 CPU-GPU 混合编程模型的谱聚类并行算法，其具体的讨论内容和讨论方法如下：（1）分析谱聚类算法中的计算瓶颈，寻找并行化的优化策略；（2）采纳 CUDA C 语言和 OpenMP 进行算法的并行化实现；（3）应用实例验证并行算法的效率和可扩展性，分析并行化算法的加速比和计算资源利用率；精品文档---下载后可任意编辑（4）通过对实验结果的分析，得到并行化策略的优化思路，为谱聚类算法的并行化优化提供参考。四、讨论计划本讨论拟于 2024 年 9 月开始，计划分为以下几个阶段：（1）讨论阶段（9 月-10 月）：讨论谱聚类算法的理论基础，分析算法的计算瓶颈，确定并行化优化策略。（2）实现阶段（11 月-12 月）：采纳 CUDA C 语言和 OpenMP 进行算法的并行化实现，并在开发环境中进行调试和优化。（3）实验阶段（1 月-2 月）：应用实例验证并行算法的效率和可扩展性，分析并行化算法的加速比和计算资源利用率。（4）论文撰写阶段（3 月-4 月）：撰写毕业论文，总结讨论成果。五、预期讨论成果本讨论预期能够得到以下讨论成果：（1）提...
