LP-SVM在CUDA架构上的加速实现

为了能在PC机上处理大规模数据集问题，提出了使用CUDA架构对LP-SVM的加速实现方法。该方法针对PC机内存小的缺点，对SVM的分解算法进行改编，得到求解LP-SVM的分解算法。LP—SVM分解算法每次只需要求解一个小规模的线性规划问题，避免一次性把所有训练数据都装进内存。同时把求解线性规划中比较耗时的矩阵运算，移植到CUDA上进行，提高了求解效率。实验结果表明：LP—SVM算法在经过CUDA加速以后，算法的执行效率提高了10—35倍。