作为一个附带项目，我想为我的 NVidia 显卡实现一个隐马尔可夫模型，这样我就可以让它快速执行并使用多个内核。
我正在查看 Forward-Backward 算法，想知道我可以在这里并行处理什么？例如，如果你看一下算法的前向部分，矩阵乘法可以划分为并行完成，但是依赖于上一步的算法的迭代部分可以以任何方式并行化吗？是否有某种数学技巧可以在这里应用？
谢谢，
米
http://en.wikipedia.org/wiki/Forward%E2%80%93backward_algorithm#Example
您的评估是正确的 - 您可以并行化矩阵乘法（即跨状态），但不能并行化递归步骤。我刚刚发表了一篇关于我使用 HMM 和 GPU 工作的博文。在这里查看：
http://sgmustadio.wordpress.com/2012/02/27/hidden-markov-models-in-cuda-gpu/
如果您仍在从事此项目，您可能需要查看HMMlib和parredHMMlib。
sgmustadio 正确地指出您不能并行化递归步骤，但似乎这些作者想出了一个聪明的方法来将 Forward 和 Viterbi 算法简化为一系列矩阵乘法和减少。