Implementace SVM klasifikátorů na GPU

Milan KLÁŠTERKA

Bakalářská práce

Implementation of an SVM classifier on a GPU

Anotace:

Úkolem této práce je implementace SVM klasifikátorů na GPU. Je zde nastíněn úvod do programování v jazyce CUDA C, který je také použit pro realizaci klasifikátoru se čtyřmi běžně používanými typy kernel funkcí, tedy lineární, polynomiální, RBF a tangenciální. Pro potřebu porovnání výsledků byl naprogramován generátor vstupních dat (model klasifikátoru a testovací obrazy), který je vhodný pro získání různě komplexních modelů bez nutnosti reálného měření dat. Dalším úkolem je porovnání časů běhu a výsledků klasifikace s volně dostupným toolboxem LIBSVM. Důležitou součástí této práce je optimalizace implementovaného klasifikátoru v programovacím jazyce CUDA C.

Abstract:

The goal of this work is the implementation of SVM classifiers on GPU. There is a brief introduction to the CUDA C programming language, which is also used for the implementation of the classifier with four commonly used types of kernel functions, a linear, polynomial, RBF and tangential. To compare the results need to be programmed generator of input data (model classifier and test patterns), which is suitable for obtaining various complex models without the need for real life measurement data. Another challenge is the comparison of run times and the classification results with freely available LIBSVM toolbox. An integral part of this work is to optimize the classifier implemented in CUDA C programming language.

Klíčová slova

SVM klasifikace, lineární kernel funkce, polynomiální kernel funkce, RBF kernel funkce, tangenciální kernel funkce, NVIDIA CUDA C, paralelní programování na GPU

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 20. 5. 2011

Identifikátor: 43533

Obhajoba závěrečné práce

• Vedoucí: Ing. Jan Trmal

ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI

Fakulta aplikovaných věd

Bakalářský studijní program / obor:
Aplikované vědy a informatika / Kybernetika a řídicí technika