Аннотация:Рассматриваются вопросы анализа данных c элементами из декартового произведения конечных частично упорядоченных множеств. Для эффективного поиска частых элементов, порождаемых всеми возможнымивариантами бинаризации исходных небинарных данных, используется модификация классического FP-дерева (Frequent Pattern Tree). Сокращение временных затрат достигается за счет использования параллельных вычислений на основе технологии CUDA (Compute Unified Device Architecture). Приводятся результаты тестирования построенных параллельных процедур синтеза искомых частых элементов на модельных и реальныхданных.