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基于GPU统一虚拟内存的图计算优化方法研究

基于GPU统一虚拟内存的图计算优化方法研究

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作者：赵瑾湖南大学

学位级别：硕士

随着自动驾驶、金融分析、计算机医学等新兴交叉学科的不断发展,图计算已经被广泛应用于各个领域并发挥重要作用。快速增长的图数据集规模以及自然图的幂律分布特性,对图计算应用程序的执行效率提出了挑战。图形处理单元(GPU)因有良好... 详细信息

随着自动驾驶、金融分析、计算机医学等新兴交叉学科的不断发展,图计算已经被广泛应用于各个领域并发挥重要作用。快速增长的图数据集规模以及自然图的幂律分布特性,对图计算应用程序的执行效率提出了挑战。图形处理单元(GPU)因有良好的可编程性以及高带宽、高吞吐量等优势,已经成为了加速图计算与分析的重要平台。统一虚拟内存(Unified Virtual Memory,UVM)技术的引入,不仅降低了GPU并行图计算程序的开发难度,并且实现了GPU内存超额订购的机制,为GPU遍历大型图数据集时内存不足的问题提供了新的解决方案。但是由于UVM依靠缺页错误来触发设备之间数据的自动传输,该机制使得图应用程序在UVM环境下执行时性能会明显下降。为了解决图应用程序在UVM环境下执行效率下降的问题,本文提出了一种基于GPU UVM的混合顶点重排序算法。该算法根据自然图的数据分布特征以及UVM环境下的数据传输规律,将图的顶点按照重用频率划分为冷、热顶点,并对图的冷、热顶点分别进行了针对性的内存重新布局优化,从而增强图数据的空间局部性,避免由于GPU端频繁发生缺页错误导致图应用程序的执行性能严重下降。本文的主要贡献如下:(1)分析并定位图数据中具有高重用性的热点数据。对不同图算法访问图数据的模式进行了分析,并统计了不同图数据的元素访问频率,从而根据图数据的重用性定位出图的热点数据,并对图的顶点进行冷、热划分。(2)实现了一种基于GPU UVM环境的混合顶点重排序算法。该重排序算法采用了现有的Gorder算法以及接近中心性思想,对图的冷、热顶点分别进行了针对性的重排序优化工作,通过增强图数据的空间局部性,从而对GPU UVM环境下执行的图应用程序性能进行优化。(3)通过大量实验证明了混合顶点重排序优化工作的有效性。多组对比实验结果证明,混合顶点重排序算法在UVM环境下对图应用程序的优化效果具有普遍性。在GPU内存充足时,算法可实现图应用程序最高34.61%～59.93%的性能提升;在GPU内存超额订购时,算法可取得最高20.48%～25.52%的性能提升。

关键词：图计算图形处理单元统一虚拟内存内存布局优化

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串匹配算法优化技术研究

串匹配算法优化技术研究

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作者：刘燕兵中国科学院研究生院（计算技术研究所）

学位级别：硕士

串匹配是计算机研究领域的一个经典问题,是众多网络安全系统中的关键技术之一。随着互联网的普及和发展,海量信息的处理和新的应用需求对串匹配技术提出了新的挑战。本文主要对大规模精确串匹配技术和动态串匹配技术进行研究。在... 详细信息

串匹配是计算机研究领域的一个经典问题,是众多网络安全系统中的关键技术之一。随着互联网的普及和发展,海量信息的处理和新的应用需求对串匹配技术提出了新的挑战。本文主要对大规模精确串匹配技术和动态串匹配技术进行研究。在大规模精确串匹配方面,本文分别从压缩存储空间和改善数据结构局部性这两方面出发,提出了基于存储压缩的串匹配算法和对串匹配自动机进行内存布局优化的策略。在动态串匹配方面,本文对经典的串匹配算法进行了扩展,提供动态增删关键词的能力。具体来说,本文取得的主要成果如下: 1.串匹配算法性能分析:通过实验和理论分析,本文得出串匹配算法的执行时间和二级cache miss之间的线性关系,并对经典算法的时间复杂度进行了分析,提出了从压缩存储空间和改善数据结构局部性这两方面来优化串匹配算法的途径。 2.基于存储压缩的串匹配算法:从压缩存储空间以改善cache命中率的思想出发,本文提出了一种对经典SBOM算法进行空间压缩的策略,并从理论上证明了该方法具有线性的空间复杂度。这种改进策略有效地压缩了自动机的存储空间,大幅度地提高了算法的匹配速度。 3.串匹配算法的内存布局优化:从改善数据结构局部性的思想出发,本文对内存布局优化问题进行了形式化和建模,并提出了利用线性规划方法进行求解的策略。该方法在理论和实际中都具有一定的指导意义。 4.经典算法在动态匹配上的扩展:本文对经典的串匹配算法进行了扩展,动态地维护和更新已经建立的数据结构,提供增加和删除关键词的操作,并保证近似线性的时间复杂度。 5.通用串匹配算法库:基于前人的研究成果和本文的部分工作,本文构建了一个通用串匹配算法库。该算法库具有多线程安全和通用的特点,可以为不同的项目提供二次开发扶持。

关键词：字符串匹配精确串匹配动态串匹配压缩存储内存布局优化

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