KNN paralelo em GPU para grandes volumes de dados com agregação de consultas - Cordeiro, Michel B.; Zola, Wagner M. Nunan (Anais do Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (SSCAD); 2023: Anais do XXIV Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho, 2023)
Algoritmos de aprendizado de máquina geralmente apresentam um alto custo computacional. Várias abordagens podem ser empregadas para acelerar esses algoritmos. Uma das estratégias envolve a utilização de unidades de processamento gráfico (GPU). Nesse cenário, este artigo apresenta uma implementação eficiente para processamento do algoritmo exato para consultas K-Nearest Neighbor (KNN) em GPU. O algoritmo proposto foi comparado com algoritmos disponíveis na biblioteca FAISS amplamente utilizada para busca de similaridade baseada em GPU. Experimentos demonstraram que nosso novo algoritmo para KNN exato supera o FAISS para grandes conjuntos de dados quando há apenas um ponto no conjunto de pesquisa. O novo kernel também apresenta melhores resultados com a agregação de consultas, sendo uma boa alternativa para uso em aplicações que podem realizar consultas paralelas em pequenos lotes, onde obteve aceleração de até 4.76 vezes em relação ao algoritmo exato da biblioteca FAISS, até 10.46 vezes em relação ao algoritmo aproximado.