Для сокращения времени расчетов при решении задач автоматической группировки большого объема данных в агропромышленном комплексе предложены параллельные алгоритмы с жадной агломеративной эвристической процедурой, адаптированные к архитектуре CUDA.
To reduce the computation time when solving problems of automatic grouping of large data in the agro-industrial complex, parallel algorithms with a greedy agglomerative heuristic procedure are proposed, adapted to the CUDA architecture.