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基于GPU的LCS算法加速机制研究与实现

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协议特征识别技术中用到了一种重要的LCS算法,它是一种字符串比对算法,提取出字符串中的最长连续公共子串.然而,通过理论分析和实验表明:这个查找过程是一个时间复杂度较高的运算过程,如果输入的数据分组比较大,那么运行的时间将会非常长,为此不得不控制输入数据分组的大小和数量,这严重限制了所采用样本集的大小.提出了基于GPU对LCS运算实现加速的方法.在此基础上搭建和配置了CUDA平台,在此平台下研究并实现了LCS算法的并行性.通过对LCS算法在CUDA下并行性的研究,有效地加快了LCS算法的运行速度.实验结果表明,GPU下LCS算法的运行效率比CPU有了显著的提高.

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来源
《2013年中国教育和科研计算机网第20届学术会议》|2013年|9-13|共5页
会议地点兰州
作者
ZHANG Chang-zhi; 张常志; MU Cheng; 牟澄; HUANG Xiao-hong; 黄小红; MA Yan; 马严;
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作者单位

中国教育和科研计算机网;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类国际互联网;
关键词
互联网; 协议特征识别; 最长公共序列算法; 中央处理器; 加速机制;

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