基于GPU的LDA算法并行化设计与实现的中期报告.docx

基于GPU的LDA算法并行化设计与实现的中期报告 一、研究背景 LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文本主题模型，用于发现大规模文本中隐藏的话题结构，被广泛应用于文本挖掘、信息检索、社交网络分析等领域。LDA模型通常由两个阶段组成：训练阶段和推理阶段。在训练阶段，模型通过学习单词在不同话题中的分布来建立模型；在推理阶段，模型给定一个文档后，推断该文档所属的话题分布。然而，LDA算法的计算复杂度很高，特别是在处理大规模文本数据时，考虑到时间和空间的限制，需要对算法进行优化。GPU作为一种并行计算加速器，被广泛应用于加速机器学习算法。 本课题旨在研究并实现基于GPU的LDA算法并行化设计，通过GPU加速LDA算法，提高LDA算法的运行效率，缩短算法运行时间，提高算法的可扩展性。 二、研究内容 1. GPU加速LDA算法研究 通过研究LDA算法的计算复杂度和GPU的并行计算特性，探索GPU加速LDA算法的优化策略，设计高效的GPU算法实现，提高算法的运行效率。 2. 基于CUDA编程实现GPU加速LDA算法 使用CUDA平台进行GPU编程实现，结合前文的优化策略，设计并实现高效的GPU加速LDA算法，并对算法进行性能测试和评估。 3. 大规模文本数据实验 使用实际的大规模文本数据集评估GPU加速LDA算法的有效性和可扩展性，对比CPU和GPU版本的LDA算法运行时间和结果准确率，验证GPU加速LDA算法的优化效果和实用性。 三、研究计划 1. 第一周：研究LDA算法基本理论和算法流程，掌握LDA算法的计算复杂度分析方法，分析LDA算法的瓶颈和优化策略。 2. 第二周：学习GPU并行计算的基本理论和CUDA编程框架，熟悉CUDA编程流程和优化技术，实现基本的GPU加速LDA算法。 3. 第三周：继续优化GPU加速LDA算法，利用GPU并行计算的特性，设计高效的GPU算法实现，实现完整的GPU加速LDA算法。 4. 第四周：使用真实的大规模文本数据集进行实验，测试GPU加速LDA算法的性能和效果，比较CPU和GPU版本的LDA算法的运行时间和结果准确率，分析GPU加速LDA算法的优化效果和实用性。 5. 第五周：完成论文初稿和PPT，准备中期答辩。