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序列最小优化（SMO）是一种常见的训练支持向量机（SVM）的算法，但在求解大规模问题时,它需要耗费大量的计算时间。文章提供SMO的一种并行实现方法。并行SMO是利用信息传递接口（MPI）开发的。首先将整个训练数据集分为多个小的子集，然后同时运行多个CPU处理器处理每一个分离的数据集。实验结果表明．当采用多处理器时，在Adult数据集上并行SMO有较大的加速比。