gAC:基于GPU的高性能AC算法

• 作者: 彭江锋 施少怀 陈虎
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图形处理器(GPU) 计算统一设备框架(CUDA) 多字符串匹配 并行计算 AC算法
• 年，卷（期）: 2012,（12）
• 所属期刊栏目: 研究、探讨
• 页码范围: 43-48
• 分类号: TP311|TP319
• 字数: 4092字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.12.009

摘要

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C 1060 GPU上的字符串扫描速度达到51 Gb/s,比基于CPU的串行算法提升了28倍.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈虎	华南理工大学软件学院	30	149	7.0	11.0
2	彭江锋	华南理工大学计算机科学与工程学院	1	8	1.0	1.0
3	施少怀	华南理工大学软件学院	1	8	1.0	1.0