情報処理学会 第76回全国大会講演要旨

k-means法はクラスタリングの中でも頻繁に利用される方法であり、多数あるデータをクラスタがk個になるまで分割する手法である。
GPU上でプログラムを高速動作させる場合、どの部分をGPUに計算処理させ、どの部分をCPUが処理を担うかが重要となる。
なぜならGPUはCPUと違い、条件分岐によるオーバーヘッドに対する機能を備えておらず、メモリの容量とメモリアクセスにも特有の制約がある。
そのため、的確に分担させなければ効率が悪くなる。本稿ではCPUとGPUとのプログラム処理のハイブリット化を実装し、CPUのみをプログラム処理に用いた場合と比較することで評価する。