“CPU-GPU异构环境下的大规模商品知识图谱查询处理”
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va、Oracle等)的数据库技术和图数据库技术两种方式. 然而, 随着知识图谱的规模不断增大, 传统的CPU处理器已经难以满足对大规模知识图谱数据的高效查询需求, 因此, GPU 资源作为一种高性能并行计算设备, 其在知识图谱查询处理中的应用正变得越来越重要. GPU(Graphics Processing Unit, 图形处理器) 是一种专门用于图形渲染加速的处理器, 由于其众多的并行处理单元以及高带宽的内存访问特性, 使得 GPU 成为了一种非常适合并行计算的设备, 广泛应用于科学计算、深度学习、图像处理等领域. 由于知识图谱的图结构特点, 其查询处理过程往往需要进行大规模的图遍历和图计算, 这与 GPU 的并行计算特性非常契合. 因此, 在 GPU-GPU 异构计算环境下, 充分利用 GPU 的并行计算能力, 对知识图谱数据进行高效查询处理, 具有非常重要的意义. 然而, GPU 与 CPU 架构不同, 为了充分利用 GPU 的并行计算能力, 需要对查询算法和数据结构进行优化, 在 GPU 上实现高效的知识图谱查询处理. 本文针对 CPU-GPU 异构环境下的大规模商品知识查询处理问题, 提出了一种基于 CUDA (Compute Unified Device Architecture) 的并行查询处理框架, 该框架充分利用 GPU 的并行计算能力, 通过优化查询算法和数据结构, 实现了对大规模知识图谱数据的高效查询处理. 具体来说, 本文的工作主要包括以下几个方面:首先, 本文分析了知识图谱查询处理的特点, 提出了基于GPU 的并行查询处理框架设计思路;其次, 本文设计并实现了一种基于 CUDA 的高效知识图谱查询处理算法, 包括三元组匹配和图遍历两个关键模块的并行化实现;最后, 本文基于真实数据集对所提出的查询处理框架进行了充分的实验评估, 实验结果表明, 所提出的基于 CUDA 的并行查询处理框架能够在CPU-GPU异构环境下实现高效的大规模商品知识查询处理. 本文结构如下:第1章为引言, 介绍了知识图谱的重要意义和GPU在知识图谱查询处理中的应用;第2章为相关工作, 主要介绍了知识图谱查询处理的相关背景和国内外研究现状;第3章为GPU并行查询处理框架设计, 主要介绍了基于CUDA的知识图谱查询处理框架的设计思路和关键技术;第4章为算法实现, 主要介绍了三元组匹配和图遍历两个关键模块在CUDA平台上的并行化实现过程;第5章为实验评估, 主要介绍了基于真实数据集的实验设计和实验结果分析;第6章为结论与展望, 对本文工作进行了总结, 并指出了未来工作的方向. 综上所述, 本文基于CPU-GPU异构环境下的大规模商品知识查询处理问题, 提出了一种基于CUDA的并行查询处理框架, 通过优化算法和数据结构, 实现了对大规模知识图谱数据的高效查询处理. 本文的工作为GPU在知识图谱查询处理中的应用提供了一种有效的解决方案, 具有一定的理论和实际价值. 未来的工作将进一步完善查询处理框架, 并结合更多的实际应用场景, 深入探讨GPU在知识图谱查询处理中的优化方法和实现技术,以提升查询处理性能,为知识图谱查询处理提供更加高效的解决方案."
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