通过 CUDA 实现高斯混合模型的期望最大化：CUDA 为高斯混合模型启用了并行 EM，提供超过 100 倍的性能提升。-matlab开发
这是多维高斯混合模型的期望最大化算法的并行实现，旨在在 NVidia 显卡上运行，支持CUDA。 在我的机器上，它提供高达 170 倍的性能提升（16 个暗淡、16 个集群、1000000 个数据点）。
有关更多信息，请参阅http://andrewharp.com/gmmcuda 上提供的报告。
有趣的代码都在 gpugaumixmod.h 和 gpugaumixmod_kernel.h 中。 参考 CPU 实现位于 cpuaumixmod.h 中。
它可以集成到支持 CUDA 的系统上的任何 C 程序中。 此外，在 gmm.cu 中提供了 Matlab 集成。
自最初发布以来，我添加了同步随机重启。 实验 1 现在利用了这一点。
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