本文關(guān)鍵詞：基于分層存儲理論模型的近似字符串匹配并行算法研究

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【摘要】：CUDA(Compute Unified Device Architecture)是一種重要的并行處理架構(gòu),但其具有相對復雜的線程管理機制和多重存儲模塊,從而使得基于CUDA的算法時間復雜度很難量化。針對這一問題,提出了一種分層存儲理論模型—HMM(Hierarchical Memory Machine)模型,該模型所具有的分層存儲結(jié)構(gòu)可以有效地描述圖形處理單元設(shè)備不同存儲模塊的物理特性,因此非常適用于對CUDA算法時間復雜度的量化評估。作為HMM模型的應(yīng)用實例,文章提出了一種基于HMM模型的并行近似字符串匹配算法,并給出了相應(yīng)算法時間復雜度的計算過程。與串行算法相比,該算法可以獲得60倍以上的加速比。
【作者單位】： 中國科學院深圳先進技術(shù)研究院;
【關(guān)鍵詞】： 近似字符串匹配 分層存儲理論模型 并行算法 CUDA
【分類號】：TP391.1;TP333
【正文快照】： 1引言眾所周知,最初GPU(Graphics ProcessingUnits)[1]是為了加速圖形圖像處理應(yīng)用而設(shè)計的特殊電路。但現(xiàn)在它的應(yīng)用不僅僅局限于圖形圖像處理,已經(jīng)延伸到了一般的科學計算領(lǐng)域[2-6]。在實踐中,我們可以利用NVIDIA公司所提供的并行處理架構(gòu)——CUDA(ComputeUnified Device Ar

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中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 王爍;字符串模式匹配的硬件加速研究[D];中國科學技術(shù)大學;2008年

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本文編號：785933