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Gac:基于GPU的高性能AC算法

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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C1060 GPU 上的字符串扫描速度达到51Gbps,比基于CPU的串行算法提升了28 倍.

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来源
《2010年全国高性能计算学术年会(HPC china2010)》|2010年|387-394|共8页
会议地点北京
作者
陈虎; 彭江锋; 施少怀;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类算法理论;
关键词
GPU; CUDA; 多字符串匹配; 并行计算; AC 算法;

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Gac:基于GPU的高性能AC算法

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