High Performance Data Clustering : A Comparative Analysis of Performance for GPU, RASC, MPI, and OpenMP Implementations

Compared to Beowulf clusters and shared-memory machines, GPU and FPGA are emerging alternative architectures that provide massive parallelism and great computational capabilities. These architectures can be utilized to run compute-intensive algorithms to analyze ever-enlarging datasets and provide s...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:The Journal of supercomputing. - 1998. - 70(2014), 1 vom: 01. Okt., Seite 284-300
1. Verfasser: Yang, Luobin (VerfasserIn)
Weitere Verfasser: Chiu, Steve C, Liao, Wei-Keng, Thomas, Michael A
Format: Aufsatz
Sprache:English
Veröffentlicht: 2014
Zugriff auf das übergeordnete Werk:The Journal of supercomputing
Schlagworte:Journal Article HPC K-means Clustering Parallel Data Clustering Reconfigurable Computing Scalability