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龙图腾网恭喜广东工业大学;广东能哥知识科技有限公司申请的专利一种多GPU分布式并行的K-Means聚类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115114031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210859003.5，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种多GPU分布式并行的K-Means聚类方法是由王卓薇;林浩然;程良伦设计研发完成，并于2022-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多GPU分布式并行的K-Means聚类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多GPU分布式并行的K‑Means聚类方法，首先确定划分的K个不同的簇中心以及K个GPU，将其单个簇中心和完整数据集分别传递进单个GPU中，在GPU的不同块内进行数据间的距离运算，而当中的GPU排列在一个GPU逻辑环中，使得每个GPU都有一个左邻GPU和右邻GPU，而GPU只会向右邻GPU发送数据，并只从左邻GPU接收数据，以此模型去进行运算获得聚类结果。通过结合基于多GPU并行计算与Ring‑Allreduce原理优化K‑Means聚类算法，在不损失聚类结果的情况下，优化了GPU间的通信成本，提高了算法性能表现，降低在多GPU环境下的GPU间数据通信成本。

本发明授权一种多GPU分布式并行的K-Means聚类方法在权利要求书中公布了：1.一种多GPU分布式并行的K-Means聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：根据遥感图像的预想聚类数量划分，即设定簇数k，选定k个初始簇中心Q＝{Q1…Qk}，设定参与计算的k个GPU编号，即编号为GPU1到GPUk，把k个簇中心数据和整个数据集分别传递进k个数据集；其中存在的第i1＝i＝k块GPU，1＝i＝k，该GPU则会从CPU端传递获得数据集以及第i个编号的簇中心Qi，GPU把每个数据分配独立且不同线程或块并行运算资源；S2：第i块GPU的第i个线程的数据与GPU上的第i号的簇中心计算其距离DistanceQi,i；S3：GPUi+1计算簇中心Qi+1到第i+1线程数据的距离DistanceQi+1,i+1；S4：从GPUi传递DistanceQi,i至GPUi+1，与GPUi+1其中DistanceQi+1,i+1比较大小，较小的距离会记录在GPUi+1上；S5：S2到S4的步骤针对第i位置的数据重复执行，直到所有GPU的同一位置的距离最小值记录Distance相同；S6：S2到S5的步骤针对第i+k位置的数据重复执行，直至GPU上所有数据都找到最近的簇中心为止；S7：GPU间遍历距离记录；S8：对簇i内所有数据求均值，计算出新的簇中心并更新Qi；S9：重复执行S1到S8，直至簇中心不再变化为止；最终得到以5个点为簇中心的簇，把数据集划分成5个类，结束。

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