Algoritmo RSFK para busca de similaridade em GPU
Resumo
Este trabalho apresenta um algoritmo chamado RSFK para computar a estrutura KNN Graph utilizando GPU. Foi possível observar que o RSFK obteve melhores resultados em comparação às outras opções observadas na literatura, considerando o tradeoff entre tempo e acurácia do resultado.Referências
Johnson, J., Douze, M., and Jégou, H. (2019). Billion-scale similarity search with GPUs. IEEE Transactions on Big Data.
Meyer, B. H., Pozo, A. T. R., and Zola, W. M. N. (2020). Improving Barnes-Hut t-SNE scalability in GPU with efcient memory access strategies. In 2020 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN).
Tang, J., Liu, J., Zhang, M., and Mei, Q. (2016). Visualizing large-scale and highdimensional data. 25th International World Wide Web Conference, WWW 2016.
Yan, D., Wang, Y., Wang, J., Wang, H., and Li, Z. (2019). K-nearest Neighbors Search by Random Projection Forests. IEEE Transactions on Big Data, 7790.
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Yan, D., Wang, Y., Wang, J., Wang, H., and Li, Z. (2019). K-nearest Neighbors Search by Random Projection Forests. IEEE Transactions on Big Data, 7790.
Publicado
14/04/2021
Como Citar
MEYER, Bruno Henrique; ZOLA, Wagner; POZO, Aurora.
Algoritmo RSFK para busca de similaridade em GPU. In: ESCOLA REGIONAL DE ALTO DESEMPENHO DA REGIÃO SUL (ERAD-RS), 21. , 2021, Evento Online.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2021
.
p. 117-118.
ISSN 2595-4164.
DOI: https://doi.org/10.5753/eradrs.2021.14797.
