"GPU加速的大数据相似性连接方法"
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随着传统互联网的发展和移动互联网的出现,数据量迅速增加,人们对于"大数据"的概念也愈发熟悉。然而,这些海量数据也给传统的数据存储和处理带来了新的挑战。为了更高效地处理这些大数据,人们开始采用MapReduce和HDFS等分布式策略来计算和存储数据。然而,传统的CPU性能提升方法已经达到瓶颈,提高主频和核心数量已经变得愈发困难。仅仅依靠CPU进行计算的传统相似性连接算法已经无法满足用户需求的速度。 近年来,随着GPU处理性能和并行处理单元集成度的迅速提升,GPU的综合计算性能远超CPU。更多的算术逻辑单元使得GPU能够极大地解决CPU处理能力不足的问题,因此基于CPU-GPU异构体系结构的处理模式正在成为未来的发展趋势。相似性连接处理技术是指对来自不同数据集的两个对象进行相似度的计算,并以相似度是否达到指定阈值作为对象间的连接条件。这一技术已经被广泛应用在搜索引擎、数据集成和知识库构建等领域。 根据计算对象间相似度的算法不同,相似性连接技术可以分为不同类型。传统的相似性连接算法主要是基于CPU进行计算,但随着GPU计算性能的提升,基于CPU-GPU异构体系结构的并行字符串相似性连接方法逐渐成为研究热点。该方法充分利用GPU的并行计算能力,将相似性连接算法中的计算任务分配给CPU和GPU进行协同计算,从而提升算法的效率和性能。 通过CPU-GPU异构体系结构的并行处理,可以充分利用GPU的并行计算能力,加速相似性连接算法的处理速度。基于CPU-GPU异构体系结构的并行字符串相似性连接方法不仅提高了相似性连接算法的计算效率,还能够有效地解决大数据处理中CPU性能瓶颈的问题。这一方法可以广泛应用于各个领域,为大数据处理提供了更高效、更快速的解决方案。 因此,基于CPU-GPU异构体系结构的并行字符串相似性连接方法在当前的数据处理领域具有重要意义。随着大数据时代的到来,这一方法将会在数据处理和计算领域发挥越来越重要的作用,为数据的分析和应用提供更加高效和可靠的技术支持。
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