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Procesamiento de consultas kNN en espacios métricos utilizando GPUs

Barrientos Rojel, Ricardo Javier (2011) Procesamiento de consultas kNN en espacios métricos utilizando GPUs. [Trabajo Fin de Máster]

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Abstract

El presente trabajo pretende abordar el análisis, diseño e implementación paralela de algoritmos de búsquedas en espacios métricos. Más concretamente, se analizaron varios índices métricos relevantes en la literatura y se escogieron los que mejor se adaptaban a la tarjetas
gráficas actuales (GPUs), plataforma paralela sobre la que se llevó a cabo su implementación.
Dadas, por un lado las altas prestaciones de las modernas GPUs y, por otro, las numerosas restricciones sobre la regularidad del código para conseguir un buen rendimiento,
se optó por implementar, con carácter comparativo, una versión exhaustiva de la búsqueda, mejorando propuestas previas. La regularidad del método exhaustivo en los accesos a memoria, clave para explotar correctamente el alto potencial de las GPUs, hace que, en determinados contextos, sea preferible a técnicas algorítmicamente más complejas pero con mayores asimetrías en su paralelización.
Los resultados obtenidos permiten afirmar que las GPUs son una plataforma adecuada para la búsqueda en espacios métricos, incluso en contextos de poca carga (es decir,
baja frecuencia de llegada de solicitudes). También se realizó un análisis del efecto de la dimensionalidad del espacio en la eficacia de los métodos. Como cabía esperar, a mayor dimensionalidad, más complicado es reducir el número de comparaciones y, por consiguiente, el método exhaustivo se postula como una buena alternativa en términos de rendimiento.
[ABSTRACT]
This work was devoted to propose and implement algorithms using GPUs to solve queries in metric spaces. We have selected several well known indexes from the literature that solve queries efficiently in metric spaces in a sequential way.
We compared the implementations of those index-based algorithms on GPU against exhaustive search methods. The latter is based in previous work of the area, but we have
significantly improved its performance. Performance results are analyzed and discussed to show the paramount importance of bandwidth optimization while coding for GPUs-like
parallel platforms.
The influence of the space dimensionality leads to the an interesting finding: on lowdimensional spaces, the indexing methods perform better, while in high-dimensional spaces
the exhaustive search method takes advantage. Finally, we can conclude that GPUs are a very good target platform for metric space searching algorithms.


Item Type:Trabajo Fin de Máster
Additional Information:

Máster en Investigación en Informática, Facultad de Informática, Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática, curso 2010-2011

Directors:
DirectorsDirector email
Gómez Pérez, José Ignacio
Tenllado Van der Reijden, Christian
Uncontrolled Keywords:Espacios métricos, Bases de datos métricas, Índices métricos, Búsqueda por similitud, kNN, Metric spaces, Metric databases,Metric indexes, GPU, Similarity search
Subjects:Sciences > Computer science > Hardware
Sciences > Computer science > Infography
ID Code:13064
Deposited On:26 Aug 2011 12:26
Last Modified:06 Feb 2014 09:39

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