Analysing Metric Data Structures Thinking of an Efficient GPU Implementation

机译：分析度量数据结构并考虑有效的GPU实现

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Similarity search is becoming a field of interest because it can be applied to different areas in science and engineering. In real applications, when large volumes of data are processing, query response time can be quite high. In this case, it is necessary to apply mechanisms to significantly reduce the average query response time. For that purpose, modern GPU/Multi-GPU systems offer a very impressive cost/performance ratio. In this paper, the authors make a comparative study of the most popular pivot selection methods in order to stablish a set of attractive features from the point of view of future GPU implementations.

机译：相似度搜索正成为人们关注的领域，因为它可以应用于科学和工程学的不同领域。在实际的应用程序中，当处理大量数据时，查询响应时间可能会非常长。在这种情况下，有必要应用机制来显着减少平均查询响应时间。为此，现代GPU /多GPU系统提供了非常可观的性价比。在本文中，作者对最流行的枢轴选择方法进行了比较研究，以便从将来的GPU实现的角度稳定一组有吸引力的功能。

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来源
《IAENG transactions on engineering technologies》|2012年|81-91|共11页
会议地点 London(GB)
作者
Roberto Uribe-Paredes; Enrique Arias; Diego Cazorla; Jose Luis Sanchez;
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作者单位

Computer Engineering Department, University of Magallanes, Avenida Bulnes, 01855 Punta Arenas, Chile;

Computing Systems Department, University of Castilla-La Mancha, Ave. Espaa s, 020071 Albacete, Spain;

Computing Systems Department, University of Castilla-La Mancha, Ave. Espaa s, 020071 Albacete, Spain;

Computing Systems Department, University of Castilla-La Mancha, Ave. Espaa s, 020071 Albacete, Spain;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Clustering-based methods; Comparative study; Data structures; Metric spaces; Pivot-based methods; Range queries; Similarity search;

机译：基于聚类的方法；比较研究;数据结构;度量空间；基于透视的方法；范围查询；相似搜索;

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