集成众核上快速独立成分分析降维并行算法

来源：计算机研究与发展杂志2016年第5期北京时间：

作者：方民权,张卫民,周海芳,

摘要：高光谱遥感影像快速独立成分分析(fastindependentcomponentanalysis,FastICA)降维过程包含大规模矩阵计算及大量迭代计算.通过热点分析，面向集成众核(manyintegratedcore,MIC)架构设计了协方差矩阵计算、白化处理和ICA迭代等热点并行方案，提出和实现一种M-FastICA并行降维算法，并构建算法性能模型；基于集成众核研究并行程序优化策略，针对各热点并行方案提出一系列优化策略，特别是创新性地提出一种下三角阵负载均衡方法，并量化测试其优化效果.实验结果显示M-FastICA算法最高可加速42倍，比24核CPU多线程并行快2.2倍；探讨了波段数与并行程序性能的关系；实验数据验证了算法性能模型的准确性.

关键词：集成众核, 独立成分分析, 高光谱影像降维, 性能模型, 下三角阵负载均衡,