Analysing Metric Data Structures Thinking of an Efficient GPU Implementation

机译：分析度量数据结构思考高效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：相似之处正在成为感兴趣的领域，因为它可以应用于科学和工程的不同领域。在实际应用中，当大量的数据正在处理时，查询响应时间可以非常高。在这种情况下，需要应用机制以显着降低平均查询响应时间。为此目的，现代GPU / Multi-GPU系统提供了令人印象深刻的成本/绩效比率。在本文中，作者对最受欢迎的枢转选择方法进行了比较研究，以便从未来GPU实现的角度来实现一系列有吸引力的特征。

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来源
《International conference on advances in engineering technologies and physical science》|2013年||共11页
会议地点
作者
Roberto Uribe-Paredes; Enrique Arias; Diego Cazorla; Jose Luis Sanchez;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类计算技术、计算机技术;
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;基于枢轴的方法;范围查询;相似性搜索;

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