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gAC:基于GPU的高性能AC算法
被引量：
2
1
作者
陈虎
彭江锋
施少怀
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第12期43-48,共6页
字符串匹配是计算科学中研究最广泛的问题之一,已成为信息检索和生物计算等领域的核心操作。然而受限于CPU的计算能力和存储器访问带宽,传统的串行字符串匹配算法难以进一步提升性能。GPU在计算能力和存储器访问带宽上有很大提升,已经...
字符串匹配是计算科学中研究最广泛的问题之一,已成为信息检索和生物计算等领域的核心操作。然而受限于CPU的计算能力和存储器访问带宽,传统的串行字符串匹配算法难以进一步提升性能。GPU在计算能力和存储器访问带宽上有很大提升,已经在很多应用上取得了卓越成效。gAC作为一种基于GPU的并行AC算法,针对GPU的SIMT(Single-Instruction Multiple-Thread)以及合并存储器访问的技术特点,采取了减少条件分支、合并访问全局存储器等优化方法,使得在C1060GPU上的字符串扫描速度达到51Gb/s,比基于CPU的串行算法提升了28倍。
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关键词
图形处理器(GPU)
计算
统一
设备
框架
(
cuda
)
多字符串匹配
并行
计算
AC算法
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职称材料
题名
gAC:基于GPU的高性能AC算法
被引量：
2
1
作者
陈虎
彭江锋
施少怀
机构
华南理工大学软件学院
华南理工大学计算机科学与工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第12期43-48,共6页
基金
广东省科技计划项目(No.2006B80407001)
华南理工大学中央高校基本业务费项目(No.2009ZM0007)
文摘
字符串匹配是计算科学中研究最广泛的问题之一,已成为信息检索和生物计算等领域的核心操作。然而受限于CPU的计算能力和存储器访问带宽,传统的串行字符串匹配算法难以进一步提升性能。GPU在计算能力和存储器访问带宽上有很大提升,已经在很多应用上取得了卓越成效。gAC作为一种基于GPU的并行AC算法,针对GPU的SIMT(Single-Instruction Multiple-Thread)以及合并存储器访问的技术特点,采取了减少条件分支、合并访问全局存储器等优化方法,使得在C1060GPU上的字符串扫描速度达到51Gb/s,比基于CPU的串行算法提升了28倍。
关键词
图形处理器(GPU)
计算
统一
设备
框架
(
cuda
)
多字符串匹配
并行
计算
AC算法
Keywords
Graphic Processing Uni（tGPU）
Compute Unified Device Architecture（
cuda
）
parallel multi-string matching
parallel computation
AC algorithm
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP319 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
gAC:基于GPU的高性能AC算法
陈虎
彭江锋
施少怀
《计算机工程与应用》
CSCD
2012
2
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职称材料
已选择
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导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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