基于GPU加速的并行字符串匹配算法

谷岳;谷建华

【期刊名称】《微电子学与计算机》

【年(卷),期】2013(30)9

【摘要】在分析了经典的串行字符串匹配算法(BF,KMP,BM,BDM,Shift-

And/Shift-Or,ZZL)基础上,对ZZL算法的预处理过程进行改进,并结合GPU的单指令多线程的并行计算特点,对ZZL算法进行并行改进,以达到处理大规模数据的速度提升.

【总页数】4页(P30-33)

【关键词】GPU;CUDA;并行字符串匹配;模式匹配

【作者】谷岳;谷建华

【作者单位】西北工业大学计算机学院高性能计算中心

【正文语种】中文

【中图分类】TP301

【相关文献】

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基于GPU的并行计算算法研究与应用

基于GPU的并行计算算法研究与应用随着科技的进步和计算机技术的日新月异，计算机领域的研究方向也在不断地扩大和深化。其中，基于GPU的并行计算算法已经成为了当今计算机领域的热门研究方向之一，这种算法在人工智能、大数据分析等领域具有广泛的应用前景。一、GPU的基本概念和原理 GPU，全称为图形处理器，是一种专门用于图形处理的处理器。它主要由大量的流处理器组成，可以同时执行多个指令，这意味着GPU可以比CPU更快地执行并行计算。与CPU相比，GPU的设计目标是运行高密度的数学计算，这使得GPU 在科学计算、数据分析、图像处理等方面具有本质优势。GPU的基本原理就是数据并行和线程并行，通过在每个流处理器上同时执行指令，可以实现大规模的并发操作。二、GPU并行计算算法的优势相比于传统的CPU计算，GPU在并行计算方面具有许多独特的优势。首先，GPU可以在同一时间内处理大量的数据，大大缩短了计算时间。其次，GPU可以同时执行多个任务，不会因为线程阻塞而导致计算延迟。其三，GPU的内存访问速度非常快，并且内置了专用的纹理缓存，能够在高速的内存中存储和访问大量数据，提高了内部输入/输出吞吐量。这些优势为GPU成为计算领域的巨头提供了坚实的基础。三、常见的GPU并行计算算法 GPU并行计算算法常见有以下几种： 1、在GPU上实现的快速图像处理算法。这种算法将图像分解为许多小块，通过并行计算来实现图像处理，速度极快。

2、基于CUDA的并行矩阵乘法。使用CUDA框架编写的矩阵乘法程序，可以通过在GPU上并发执行多个线程来大大提高运算速度。 3、基于共享存储器的GPU并行计算。这种算法利用GPU的共享存储器实现线程间数据通信，并且可以大规模地并发执行某些操作。 4、基于CUDA并行编程的路由表处理算法。这种算法利用CUDA的并行性，可以有效地减少路由表的查找时间。以上算法都是GPU并行计算中的经典算法，可以通过对应的程序实现各自的功能。四、基于GPU的并行计算算法在实际应用中的应用 GPU并行计算算法不仅仅只是理论上的算法，还可以在实际应用中得到应用。例如，人工智能领域中，利用GPU并行计算算法可以大大加速深度神经网络的训练过程；在大数据分析中，将数据分成多块，在GPU上并发计算，可以大大减少计算时间，提高数据分析效率。此外，在计算流体力学、物理模拟、天气预报等领域，GPU并行计算算法也有广泛的应用。总的来说，随着计算机技术的不断发展，GPU并行计算算法在计算领域中的应用前景越来越广泛，这对计算机领域的未来发展将会产生巨大的推动作用。

gpu 并行计算基本原理。

gpu 并行计算基本原理。 GPU并行计算基本原理 GPU（Graphics Processing Unit）是一种专门用于图形处理的硬件设备，但是随着计算机技术的不断发展，GPU也被应用于一些需要大量计算的领域，如科学计算、机器学习、深度学习等。GPU并行计算是指利用GPU的并行计算能力来加速计算任务的过程。 GPU并行计算的基本原理是利用GPU的大量计算核心（CUDA核心）来同时处理多个计算任务，从而提高计算效率。与CPU不同，GPU的计算核心数量通常是CPU的几倍甚至几十倍，因此GPU可以同时处理更多的计算任务。此外，GPU的计算核心还具有高度的并行性，可以同时执行多个指令，从而进一步提高计算效率。 GPU并行计算的实现需要使用特定的编程模型，如CUDA （Compute Unified Device Architecture）等。CUDA是一种基于C 语言的并行计算框架，它提供了一系列的API和工具，使得开发者可以方便地利用GPU进行并行计算。CUDA的编程模型基于线程和块的概念，每个线程可以执行一个计算任务，而每个块则包含多个线程，可以同时处理多个计算任务。在GPU并行计算中，数据的传输也是一个重要的问题。由于GPU 和CPU之间的数据传输速度相对较慢，因此需要尽可能地减少数据传输的次数和数据传输的量。一种常用的方法是将计算任务分成多

个小块，每个小块在GPU上进行计算，然后将计算结果传输回CPU 进行合并。这样可以减少数据传输的量，提高计算效率。 GPU并行计算是一种利用GPU的并行计算能力来加速计算任务的方法。它的基本原理是利用GPU的大量计算核心和高度的并行性来同时处理多个计算任务，从而提高计算效率。在实现上，需要使用特定的编程模型和优化方法来充分利用GPU的计算能力。

数据流字符串匹配算法并行化运行与性能测试

数据流字符串匹配算法并行化运行与性能测试数据流字符串匹配算法是一种用于寻找给定模式在文本中出现位置的算法。该算法主要用于在大规模数据流中进行高效的模式匹配操作。在实际应用中，数据流字符串匹配算法通常需要并行化运行以提高性能。本文将介绍数据流字符串匹配算法的并行化运行，并进行性能测试，以评估其在不同场景下的性能表现。数据流字符串匹配算法的并行化运行可以大大提高算法的处理速度和效率。在传统的串行算法中，对数据流的模式匹配操作需要按顺序逐个进行，导致运行时间较长。而并行化运行可以将数据流划分成多个子流，并利用多个处理单元同时进行模式匹配操作，从而加快整个算法的执行速度。在实际应用中，数据流字符串匹配算法的并行化运行可以利用多核处理器、分布式计算系统等多种方式实现。多核处理器是一种常见的并行化运行的方式。在多核处理器中，可以将数据流分成多个部分，然后由多个核心同时执行模式匹配操作，从而实现并行化处理。为了评估数据流字符串匹配算法的并行化运行性能，可以进行一系列性能测试。在性能测试中，可以通过对比串行算法和并行化算法的运行时间、资源利用率和吞吐量等指标来评估并行化运行的效果。在进行性能测试时，可以选择不同规模的数据流和模式进行测试，以模拟真实场景下的不同数据量和模式匹配情况。还可以选择不同的硬件平台和并行化策略进行测试，以评估在不同环境下的性能表现。通过性能测试，可以得出不同并行化策略在不同场景下的性能表现，从而为实际应用中的算法选择和优化提供参考。数据流字符串匹配算法的并行化运行可以提高算法的处理速度和效率。通过相应的性能测试，可以评估并行化运行在不同场景下的性能表现，为算法选择和优化提供参考。希望本文的内容能对相关领域的研究和实践工作有所帮助。

基于GPU并行计算的科学计算研究与应用

基于GPU并行计算的科学计算研究与应用随着科学技术的不断进步，计算机在科学研究中的应用越来越广泛。GPU并行计算作为一种新兴的计算方式，被广泛地应用在科学计算领域。本文将从GPU并行计算的基础知识入手，介绍GPU并行计算在科学计算领域中的应用，并探讨GPU并行计算未来的发展方向。一、GPU并行计算概述 GPU是图形处理器的英文缩写，是一种专门用于图像处理的芯片。从20世纪80年代开始，GPU已经完成了从二维图像处理到三维图形处理，再到今天的通用并行处理的演变过程。随着GPU的发展，人们逐渐意识到，GPU具有更高的并行计算能力，因此开始将GPU用于科学计算领域。 GPU并行计算是利用GPU的并行计算能力进行计算的一种方法。与传统的CPU计算方式相比，GPU具有强大的并行计算能力，可以同时运行数以千计的线程。这种并行计算能力使得GPU在大规模科学计算中具有很大的潜力。另外，由于GPU的发展速度非常快，不断推出性能更高的产品，因此在未来，GPU并行计算的应用前景非常广阔。二、GPU并行计算在科学计算中的应用 1. 计算流体力学计算流体力学(CFD)是一种基于数学和物理方程的分析方法，用于研究流体的运动和相应的物理现象。CFD计算需要处理大量的矩阵方程和线性方程组，因此需要强大的计算能力。GPU并行计算能够提供强大的并行计算能力，使得CFD计算可以更加快捷高效地完成。 2. 量子力学计算

量子力学计算是一种运用量子力学原理进行计算的方法。传统的量子力学计算通常需要使用基于CPU的并行计算集群，但是这种方式需要消耗大量的时间和计算资源。使用GPU并行计算可以显著提高计算速度和效率，并且可以缩短计算时间，降低计算成本。 3. 天文学计算天文学计算需要处理大量的数据，并且需要进行复杂的计算和模拟。GPU并行计算可以提供大量的并行计算能力，使得天文学计算可以更加高效地完成。例如，在天文学领域中，聚焦研究星系的演化，通过GPU并行计算可以实现复杂的天体物理环境模拟，以帮助解决相关问题。三、GPU并行计算未来的发展方向 GPU并行计算的应用前景是非常广泛的，而未来的发展也有很多值得探讨的方向。 1. 更加高效的算法 GPU并行计算的利用需要针对特定问题进行深入的算法研究和优化。这一方面的发展可以通过一些常见科学计算算法的研究，例如FFT变换、线性代数计算、图像处理等方面的并行算法，将GPU并行计算的优势充分发挥出来。 2. 更加灵活的编程界面当前GPU并行计算编程界面采用CUDA、OpenCL等方式，需要针对不同的GPU实现编写不同的代码。未来，GPU并行计算可以考虑采用更加灵活的编程界面，以适应不同的GPU硬件，并且让更多的人可以使用GPU并行计算开展相关工作。 3. 更加通用的计算平台

基于GPU的并行算法优化研究

基于GPU的并行算法优化研究随着计算机科学领域的不断发展和进步，GPU作为计算机芯片集成的一部分，由于其并行计算的特性，越来越受到人们的关注和青睐。除游戏行业外，GPU在科学计算、数据处理、人工智能等方面也都被广泛应用。然而，在GPU中设计高效的并行算法并不是一件容易的事情。为了提高GPU的性能，优化并行算法成为当前研究的热点之一。一、GPU的并行计算特性 GPU的计算架构与传统的CPU大不相同。CPU在执行程序时，只能同时处理一个指令，并且还需要借助高速缓存和指令级并行等方式来提高性能。而GPU采用了一种数据级并行的方式，在同一时间，可以同时处理多个数据。GPU为了支持这种数据级并行方式，很难像CPU一样进行物理或逻辑上的通用化设计。因此，GPU要想充分发挥其并行计算的性能，必须采用每个流处理器（Streaming Processor）独立执行指令的方式，并同时保留大量的线程，以充分利用GPU现有的资源。二、并行算法优化

在应用程序中选择合适的并行算法，是优化GPU性能的关键。优化GPU的并行计算速度，在算法的并行度、线程的规模、存储器的使用等方面都需要充分考虑。首先，算法的并行度是指算法中可以同时执行的操作数量。如果并行度较低，那么GPU就可能无法充分利用其每个处理器上的资源。因此，需要通过GPU硬件的特殊结构，从算法的角度来充分利用GPU的每个处理器上的资源，最大限度地发挥GPU并行计算的性能。其次，线程规模要考虑到流处理器的不同资源。GPU中的每个流处理器都具有一定的线程、寄存器和共享存储器等资源。如果线程规模大小合适，可以充分利用GPU每个流处理器的资源；如果规模太小，则不能充分利用GPU的并行性；如果规模太大，则可能会导致资源的浪费。因此，线程规模应该适当调整，以保证最佳的并行计算速度。最后，存储器的使用也是GPU并行算法优化中的一个重要方面。由于GPU的存储器结构、访问速度等具有很多特殊性质，因此需要采用一些特殊的存储器分配和访问方法，以最大限度地提

基于GPU的并行计算技术的研究与应用

基于GPU的并行计算技术的研究与应用随着近年来计算机科学技术的快速发展和计算工作量的日益增加，单CPU计算速度的提升已经达到了瓶颈。而GPU（Graphics Processing Unit，图像处理器）则成为了一种新的解决方案。GPU原本是一种专门用来处理图像的硬件，但在近年来的技术进步中，它的并行处理能力得到了更好的发挥。本文将探讨和分析基于GPU的并行计算技术的研究与应用。一、GPU并行计算的优势 GPU与CPU相比，具有更高的计算效率和更低的成本。GPU具有大量高速的计算单元，同时能够并行处理数百万个线程，从而极大地提升计算性能。这一优势在大规模数据计算和矩阵计算的处理过程中尤其突出。以矩阵计算为例，矩阵通常被用于解决线性方程组、矩阵对角化和卷积神经网络计算等任务。因为GPU可以同时处理多条矩阵计算指令，所以在矩阵计算方面，GPU可以获得比CPU更高效的计算速度，从而大幅缩短计算时间。有研究表明，使用GPU并行计算可以将计算速度提高至CPU的20倍以上。二、基于GPU并行计算技术的应用鉴于GPU并行计算的优势，目前已经在许多领域得到了广泛应用，如人工智能、科学计算、物理模拟和游戏等。 1.人工智能人工智能领域的许多任务都需要大规模、高效的计算。以处理自然语言为例，NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）的计算任务特别繁琐，需要处理大量的语言模型和数据，同时需要大量的训练和推理过程。通过GPU并行计算的技术，我们可以快速地对大量数据进行训练和推理，从而得到更高效的计算结果。 2.科学计算

科学计算领域需要对大量的物理实验数据进行处理和分析，而这些数据往往很大且计算复杂。通过GPU并行计算技术，可以在计算领域和科学领域中获得更高效的计算方法，从而在科学研究和实验的过程中获得更好的结果。 3.物理模拟实时物理模拟一直是计算领域中的难题之一。通过GPU并行计算技术，我们可以更好地模拟物理运动和变形的过程，从而在游戏、工程、机器人和医疗等领域中使用实时物理模拟的控制方法。 4.游戏在游戏应用中，GPU并行计算技术的使用可以为游戏提供更出色的表现和更灵活的操作。通过将游戏数据存储在GPU中，可以更好地实现游戏特效和物理效果，并提供更流畅的游戏体验。三、GPU并行计算技术的挑战虽然GPU并行计算在计算效率和成本方面具有重大优势，但同时也存在一些挑战和限制。现在最大的问题是程序员需要有足够的GPU编程经验来开发和部署GPU并行计算程序。此外，GPU的内存容量和带宽也可能限制其用途，因此需要更好的GPU内存管理和优化技术来提升GPU的性能。四、结论 GPU并行计算技术是当前计算技术发展的一个重大突破，并已经获得广泛的应用。随着技术的发展，GPU并行计算将在更多的领域得到使用，并大幅缩短计算时间，提升计算效率。同时，我们也需要逐步解决GPU并行计算技术中面临的挑战和问题，以更好地促进计算技术的发展。

基于GPU计算的并行数据挖掘算法研究

基于GPU计算的并行数据挖掘算法研究随着数据量的不断增加，传统的数据处理算法已经无法满足当前的需求。因此，数据挖掘技术逐渐成为了一个热门的领域。数据挖掘技术可以从大量数据中挖掘出有用的信息和规律，帮助人们做出更好的决策。然而，由于数据量的巨大增加，传统的数据挖掘算法已经无法满足当前的需求。为了解决这个问题，研究人员开始尝试使用GPU计算来加速数据挖掘算法。GPU 是一种高度并行化的处理器，可以同时处理大量数据和任务。相比之下，CPU则需要在单个时钟周期内完成一个任务。因此，使用GPU计算可以大幅提高数据挖掘算法的运行速度。现阶段，在GPU计算上运行的大部分数据挖掘算法都是基于并行的。这种算法在并行执行时，可以将大量计算任务分配到多个GPU核心上，从而实现快速处理大量数据的目的。值得一提的是，尽管并行算法可以提高计算速度，但是并行任务在分配时需要考虑任务之间的依赖关系，防止出现数据竞争等问题。另外，GPU计算还可以实现各种数据挖掘技术的优化。例如，针对关联规则算法，可以通过GPU的内存映射机制，将大规模数据存储在显存中，从而实现高速的数据读取和处理。此外，还可以使用GPU计算来进行复杂的模式匹配和聚类任务，从而精确地挖掘出数据中的潜在信息。然而，在GPU计算上进行数据挖掘算法，仍存在一些限制。首先，由于GPU 的架构不同于CPU，因此需要重新设计和实现算法代码，以适应GPU的架构。其次，基于GPU的数据挖掘算法需要消耗大量的显存，因此需要在内存管理和计算负载分配方面进行精细优化。此外，GPU计算上运行的算法，需要维护对GPU核心的访问，以保证算法的正确性。总的来说，基于GPU计算的并行数据挖掘算法是一种极具潜力的技术。通过使用GPU并行处理，可以极大地提高数据挖掘算法的运行效率和精度，帮助人们

基于GPU的并行计算优化技术研究

基于GPU的并行计算优化技术研究随着科学技术的飞速发展，计算机的性能越来越强大，同时计算量也逐渐变得越来越大，这就需要高效的并行计算技术来优化计算的效率。GPU作为一种专门用于图形渲染的处理器，由于其并行计算能力强、运算速度快等特点，成为了广泛应用于科学计算、深度学习等领域的并行计算器。本文将介绍基于GPU的并行计算优化技术研究。一、GPU并行计算的优越性 GPU是一个高度并行的处理器，它由许多简单的单元和流处理器组成，每个流处理器都有自己的程序计数器，并在每个时钟周期内处理多个指令。与CPU相比，GPU的主要优势在于它有大量的流处理器和高峰值计算速度。由于它们的设计目标是在短时间内处理大量相似的任务，因此GPU在科学计算、深度学习等领域的数据并行处理中非常有优势。二、GPU对科学计算的应用 1.数值模拟计算数值模拟计算是一种利用数字方法模拟实际问题的计算方法，广泛应用于工程和物理学等领域。GPU可以实现对大规模粒子系统的模拟，如分子动力学和天体物理学模拟等。 2.大规模图像处理传统的CPU计算器在处理大规模图像处理时，由于像素数量众多，往往需要花费大量的时间。而GPU可以通过并行加速来优化图像处理，既提高了速度，又节省了时间和成本。 3.深度学习

深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，利用数据来建立多层次的模型，并生成复杂的输入输出映射。由于深度学习中需要进行的大量计算数量级非常大，因此GPU在训练和测试深度神经网络时，表现出了出色的计算效率。三、GPU并行计算的优化技术 1.数据并行化 GPU通过将大规模的数据分割为小块，把它们分配到不同的处理核心中进行并行计算，从而实现对大规模数据的高效处理。例如，在数值模拟计算中可以使用数据并行化来加速计算，提高计算效率。 2.分布式并行化分布式并行化技术可以使多个GPU在不同的处理器或计算机之间进行任务分配和数据交换，提高系统的整体性能。这种方法特别适用于大规模的深度学习模型训练和图像处理。 3.内存优化在GPU的并行计算过程中，内存管理是一个重要的问题。GPU的内存是由图像渲染引擎对内存进行管理的，如果不合理设置内存分配策略，就会导致性能下降。因此内存管理优化是提高计算器性能的重要手段。四、GPU并行计算的发展趋势 1.混合GPU系统混合GPU系统是指将多个GPU芯片或CPU与GPU计算器结合起来，形成一个统一的计算平台。这种系统通常采用分布式并行化技术，以便充分利用GPU的并行计算优势，提高计算效率和整体性能。 2.自适应调度

基于GPU的卫星通信基带处理高吞吐率并行算法

基于GPU的卫星通信基带处理高吞吐率并行算法随着卫星通信技术的快速发展，对于高吞吐率的需求也日益增加。而卫星通信中的基带处理是关键环节之一，其效率直接影响着整个卫星通信系统的性能。为了提升基带处理的吞吐率，可采用基于GPU的并行算法来优化。 1. 引言卫星通信基带处理是指将收发信号进行数字化处理的过程，其中包括多个环节，如滤波、解调、调制等。如何提高基带处理的吞吐率一直是研究的热点问题。而GPU作为一种并行计算架构，具有高性能的特点，因此可以应用于卫星通信基带处理中，以提升处理效率。 2. GPU并行计算原理 GPU（Graphics Processing Unit）是用于图形处理的专用芯片，其并行计算能力强大。与传统的CPU相比，GPU在并行计算方面具有较大的优势。GPU的核心是由多个计算单元组成，每个计算单元可以同时处理多个数据。因此，利用GPU进行并行计算可以大幅提升计算速度。 3. 基于GPU的卫星通信基带处理算法（1）并行滤波算法滤波是基带处理中的重要环节之一，而滤波操作适合采用并行计算。传统的滤波算法在CPU上执行时，需要逐个计算每个数据点的滤波结

果，效率较低。而基于GPU的并行滤波算法可以同时处理多个数据点，大幅提升滤波效率。（2）并行解调算法解调是将接收到的信号转换为原始数据的过程。传统的解调算法在CPU上执行时，需要对每个数据点进行复杂的计算。而基于GPU的并行解调算法可以通过并行计算多个数据点，快速完成解调过程，提高处理速度。（3）并行调制算法调制是将数字信号转换为模拟信号的过程。传统的调制算法在CPU 上执行时，需要逐个计算每个数据点的调制结果。而基于GPU的并行调制算法可以同时计算多个数据点的调制结果，加快调制速度。 4. GPU并行算法的优势（1）高吞吐率基于GPU的并行算法可以同时处理多个数据点，提高处理效率。相比传统的串行算法，其吞吐率更高。（2）低延迟 GPU的并行计算能力强大，可以快速完成计算任务，从而降低系统的延迟。（3）灵活性

matlab 函数的并行计算gpu

一、概述 Matlab作为一款流行的数学计算软件，其强大的功能和用户友好的界面受到了广大科研工作者和工程师的青睐。随着计算机硬件的发展和性能提升，同时也推动了Matlab软件的功能不断更新和优化。其中，GPU并行计算技术是近年来Matlab软件增加的一项重要功能，能够显著提升计算速度和性能，对于大规模数据处理和复杂算法运算尤为重要。二、GPU并行计算的概念 GPU（Graphics Processing Unit），即图形处理器，是一种专门用于处理图形数据的处理器。在传统的计算机中，CPU（Central Processor Unit）主要负责整体的运算和控制，而GPU则负责处理图形数据的计算和渲染。随着计算机技术的发展，人们逐渐发现GPU具有较强的并行计算能力，能够在某些计算任务中取代CPU完成更快速和高效的计算。三、Matlab中的GPU并行计算功能 1. Matlab在R2014b版本中首次引入了GPU并行计算功能，为用户提供了使用GPU进行加速计算的接口和工具。用户可以通过Matlab 提供的函数和工具箱，将部分计算任务交由GPU进行处理，以提升计算速度和性能。 2. GPU并行计算功能主要通过CUDA（Compute Unified Device Architecture）技术实现，能够充分利用GPU的并行计算能力，加速

部分算法和模型的计算过程。 3. Matlab提供了丰富的GPU计算函数和工具箱，用户可以通过简单的代码编写和接口调用，实现对GPU的并行计算任务分配和控制，使得用户无需深入了解GPU的底层架构和编程，就能够享受到GPU带来的高性能计算体验。四、使用Matlab进行GPU并行计算的步骤 1. 确认GPU环境：用户需要确认自己的计算机硬件中是否集成了GPU，以及GPU的型号和性能。在确定拥有GPU后，需要安装并配置相应的GPU驱动程序和CUDA工具包。 2. 编写GPU计算代码：在确认GPU环境正确配置后，用户可以开始编写GPU并行计算的Matlab代码。用户需要调用Matlab提供的相关函数和工具箱，将计算任务显式地分配到GPU进行处理。 3. 运行GPU计算代码：编写完成GPU计算代码后，用户可以将其在Matlab中运行。Matlab会自动地将计算任务分发给GPU，利用其并行计算能力完成计算任务。用户可以通过Matlab提供的性能监控工具，实时监控GPU的计算状态和性能。五、GPU并行计算的优势与适用场景 1. 提升计算速度：GPU具有强大的并行计算能力，能够在某些计算任务中显著提升计算速度和性能。特别是对于大规模数据处理和复杂算法运算，GPU并行计算能够发挥出其优势，加快计算过程的完成。 2. 适用场景：GPU并行计算特别适用于需要大量重复计算和数据并行

面向科学计算的GPU加速算法研究

面向科学计算的GPU加速算法研究随着计算机技术的不断发展，科学计算已经成为现代科学研究的重要手段之一。在高性能计算领域，GPU加速算法已经被广泛应用，可以有效提高计算效率和精度。本文将探讨面向科学计算的GPU加速算法研究，包括GPU加速计算的优势、基本原理以及应用实例等方面。一、GPU加速计算的优势 GPU（Graphics Processing Unit），又称显卡，最初是为了图形渲染而设计的硬件。但是，由于GPU拥有大量的并行计算单元，使其在科学计算领域也具有极大的应用价值。相对于CPU，GPU加速计算具有以下优势： 1.并行计算能力强。GPU拥有数百到数千个核心，可以实现同时并行处理多个任务，而CPU只有几十个核心。 2.浮点运算速度快。GPU的每个核心都可以实现浮点运算，且运算速度远高于CPU，可以大大缩短计算时间。 3.更高的吞吐量。GPU采用高速总线与内存进行通信，可实现高速数据传输，对于大规模的数据处理，GPU具有更高的吞吐量。 4.能耗较低。GPU具有较高的运算效率，能够减少CPU的运算负担，从而降低计算机的能耗。二、GPU加速计算的基本原理为了实现GPU加速计算，需要通过编程语言将计算任务分配给GPU进行处理。目前，CUDA（Compute Unified Device Architecture）是最为常用的GPU编程模型。它支持C语言和C++语言，并提供了一系列的库函数，使得用户能够方便地在 GPU上进行计算。

CUDA编程可以分为两个部分，分别是主机端（Host）和设备端（Device）。主机端负责输入数据、分配内存、调用设备端的函数等，而设备端则负责实际的计算。在主机端，需要进行如下步骤： 1.初始化GPU设备，获取GPU的相关信息，包括GPU的数量、核心数、内存大小等。 2.给GPU分配内存空间，并将输入数据拷贝到GPU内存中。 3.调用设备端的函数进行计算，并将结果从GPU内存中拷贝到主机内存中。在设备端，也需要进行主体过程： 1.定义设备端的函数，并在其中进行计算。 2.使用CUDA提供的线程块（Thread Block）和线程（Thread）的概念进行并行计算。 3.使用内置变量和函数进行线程同步和内存管理等操作。三、GPU加速算法的应用实例 GPU加速算法已经应用于多个领域。下面将以生物信息学领域中的基因序列比对为例进行介绍。基因序列比对是生物信息学中的基本任务之一，其主要目的是在两个不同的DNA或RNA序列中寻找相似的部分。序列比对求解一个字符串与一个模式串的最长公共子串问题，最常用的算法是基于动态规划的Smith-Waterman算法。然而，由于Smith-Waterman算法的计算复杂度较高，难以处理大规模的数据，因此需要GPU加速算法的支持。

基于GPU并行计算的高性能计算机算法研究

基于GPU并行计算的高性能计算机算法研究随着计算机技术的不断发展和进步，计算机算法也迎来了一次新的变革。GPU 并行计算技术的出现，极大地提升了计算机算法的计算效率和速度，使得计算机算法在各个领域的应用更加广泛和深入。本文将围绕基于GPU并行计算的高性能计算机算法进行研究探讨。一、GPU并行计算技术的发展历程从很早的时候开始，多处理器技术就已经开始被广泛应用于计算机系统中。在这一过程中，GPU又逐渐地成为了处理高强度计算任务的重要工具。GPU最早被应用于图形渲染领域，如今，GPU则可以直接支持通用并行计算。这就为计算机算法的发展和优化提供了无限可能。二、GPU并行计算技术的优势相较于传统的CPU计算，GPU并行计算拥有以下优势： 1.大规模数据处理方便快捷：GPU的架构设计使其可以支持大规模数据的处理，在矩阵计算和数据处理方面具有明显的优势。 2.提升计算效率：GPU并行计算技术可以并行地进行多个计算任务，极大地提升了计算效率和速度。在大规模计算任务的处理中，GPU能够比CPU快几十倍乃至百倍以上。 3.低功耗高效能：GPU本身的功耗较低，且不会占用CPU的太多资源，从而使得计算机算法得以跑得更快、更稳定。三、高性能计算机算法应用场景 GPU并行计算技术的优势，使得高性能计算机算法更容易被应用于各个领域。下面将列举几个典型的应用场景：

1.机器学习：在GPU加速计算下，机器学习算法可以大大提升其训练和测试的速度。 2.大规模数据处理：GPU能够提供更高效更精确的计算能力，使得大规模数据处理更加快捷方便。 3.模拟和仿真：利用GPU并行计算技术，可以实现仿真和模拟过程中的高效并行计算，从而大大提升效率和成果。 4.科学研究：很多科学研究中都需要进行大规模数据的处理和分析，在此需要高性能计算机算法的支持，同时GPU并行计算技术也可帮助加速这些算法。四、高性能计算机算法研究展望随着GPU并行计算技术的不断发展和完善，高性能计算机算法的研究将会迎来更广阔的发展空间。有以下几个方面的观点： 1.应用层面将更为广泛：高性能计算机算法将会在各个领域得到更加广泛的应用，其中包括但不限于神经网络计算、量子计算、实时渲染和大规模数据计算等。 2.GPU硬件设计方向将会优化：GPU并行计算技术在性能和功耗等方面的优化，会进一步支持高性能计算机算法在更大的数据量和计算过程中的应用。 3.深度学习算法方向将更为突出：深度学习算法的应用深度依赖于GPU并行计算的技术，高效运行深度学习算法依赖的是计算能力和更快的多核GPU。五、总结 GPU并行计算技术为高性能计算机算法提供了一种新的工具和方法，充分发挥了计算机算法在各个领域的作用。其中，机器学习算法、大规模数据处理、模拟和仿真、科学研究都是GPU并行计算技术所能信手拈来的应用领域。随着技术的进一步完善，高性能计算机算法将会在各个方面更为广泛且深入的应用。

基于GPU的高性能并行算法研究共3篇

基于GPU的高性能并行算法研究共3 篇基于GPU的高性能并行算法研究1 基于GPU的高性能并行算法研究随着计算机技术的不断发展和GPU的逐渐普及，基于GPU的高性能并行计算已经成为了当前研究的热点之一。作为现代计算机中的重要组成部分，GPU为我们提供了强大的并行计算能力，能够处理大规模数据，并且具有更快的计算速度和更低的能源消耗。因此，研究基于GPU的高性能并行算法已经成为了一个重要的课题。目前，基于GPU的高性能并行算法主要涵盖了三个方面：并行算法设计、并行程序优化和计算模型设计。在这些方面的研究中，有一些最新的进展已经取得了令人瞩目的成果。首先，基于GPU并行算法设计的研究是为了高效地利用GPU在并行计算方面的能力。GPU上的并行算法采用的是SIMD方式，即对于同一个指令的多个数据进行并行计算。此法将指令发射和控制逻辑大大简化，极大地提高了计算的效率。其次，对于并行程序优化，在开发GPU并行算法时，程序员需要选择适当的数据结构，评估算法的并行效率，同时还需要进行负载均衡。因此，优化GPU上的并行程序非常具有挑战性，并且需要付出更多的支出。

最后，基于GPU的计算模型设计方面的研究包括理论上的基础研究和实践研究。在基础研究方面，主要包括GPU计算的中心化和分布式算法的研究。而实践研究则主要针对系统架构设计、调度运行和数据移动等方面。在GPU的应用方面，许多领域都能够受到GPU并行算法的帮助，例如大规模数据处理、图像处理、计算流体力学、生物学建模和量子计算等。其中，GPU并行算法在深度学习、计算机视觉和自然语言处理等方面展现出了巨大的优势。总结一下，基于GPU的高性能并行算法研究引发了越来越广泛的关注，持续推进了GPU并行算法的开发。这项研究已经在广泛的领域中应用，特别是在科学计算领域、媒体和图形、人工智能领域中。期待这一领域能够在未来不断发展，为我们带来更多的新机遇和发现综上所述，GPU并行算法作为一种高效、可扩展的计算方式，已经被广泛应用于许多领域中。在GPU并行算法的研究中，人们不断寻求新的优化方法和应用场景，并取得了许多重要的成果。随着人工智能和大数据的发展，GPU并行算法的应用将变得越发重要。期待未来能够有更多的创新和发展，为各个领域带来更多的进步与成就基于GPU的高性能并行算法研究2 随着计算机技术的飞速发展，GPU（图形处理器）在高性能计算领域逐渐得到广泛应用。GPU相较于CPU具有更强的并行计算能力，可同时执行大量计算任务，提高了算法的效率，特别

c语言中在字符串中查找某个字符最快算法

在C语言中，在字符串中查找某个字符的最快算法是一个常见的问题。在本文中，我们将讨论一些常用的算法和优化方法，以及它们在查找字符串中某个字符时的效率。 1. 简单线性查找算法最简单的方法是使用线性查找算法，遍历整个字符串，逐个比较字符，直到找到目标字符或到达字符串末尾。这种方法的时间复杂度为O(n)，其中n为字符串的长度。 2. 使用标准库函数 C语言提供了一些标准库函数来处理字符串操作，比如strchr()函数。这些函数由经验丰富的程序员编写，并经过了优化，通常比手动编写的算法更快。strchr()函数可以在字符串中查找指定字符的第一次出现的位置，其时间复杂度为O(n)。 3. 优化的线性查找算法在实际应用中，可以对线性查找算法进行一些优化，以提高效率。使用循环展开、局部性优化等技术可以减少循环迭代和内存访问次数，从而加快查找速度。可以使用一些技巧，比如将目标字符作为一个整数进行比较，以减少字符比较的时间。 4. 二分查找算法如果字符串是有序的，可以使用二分查找算法来加快查找的速度。这

种算法的时间复杂度为O(log n)，其中n为字符串的长度。然而，要使用二分查找算法，需要先对字符串进行排序，这会带来额外的时间和空间开销。 5. 哈希表哈希表是一种常见的数据结构，可以在O(1)的时间复杂度内进行查找操作。可以将字符串中的每个字符映射到一个哈希表中，然后直接查找目标字符是否在哈希表中。然而，哈希表需要额外的空间来存储映射关系，并且在处理冲突时需要解决哈希碰撞的问题。 6. Boyer-Moore算法 Boyer-Moore算法是一种高效的字符串查找算法，它利用了字符比较的位置信息和坏字符规则，可以在最坏情况下达到O(n/m)的时间复杂度，其中n为字符串的长度，m为目标字符串的长度。这使得Boyer-Moore算法成为一种常用的字符串查找算法。 7. 总结在C语言中，在字符串中查找某个字符的最快算法取决于字符串的特性、目标字符的特性以及对时间和空间的需求。在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的算法和优化方法来提高效率。需要权衡时间复杂度、空间复杂度和实际情况，选择最合适的算法来解决问题。C 语言中在字符串中查找某个字符的最快算法是一个值得深入研究和讨论的话题。在本文中，我们将继续讨论其他一些常用的算法和优化方

基于GPU加速的并行计算技术研究

基于GPU加速的并行计算技术研究近年来，随着科技的不断发展，尤其是计算机技术的飞速发展，人们对于计算速度的需求也越来越高。为了满足这种需求，基于GPU加速的并行计算技术应运而生。 1、并行计算技术的基本概念首先，我们需要了解什么是并行计算技术。并行计算技术是指利用多台计算机或多核处理器实现计算任务的分配和执行，从而提高计算效率的技术。与串行计算技术相比，它的优点在于能够大大缩短计算时间，提高计算效率。 2、GPU的基本概念 GPU即图形处理器，是针对于图形处理而设计的一种专门的处理器。它的主要作用是为了加速图形处理和图形渲染。GPU的优势在于它能够进行大规模的并行计算，每秒钟可以处理数十亿个数据。相较于CPU，GPU的并行计算能力更加强大，能够更好地适应并行计算技术的需求。 3、基于GPU加速的并行计算技术的优点基于GPU加速的并行计算技术主要优点包括：（1）高效性：相对于串行计算技术，基于GPU加速的并行计算能够大大缩短计算时间，提高计算效率。（2）可扩展性：基于GPU加速的并行计算能力可以根据不同需求进行扩展，以适应不同的计算任务。（3）容错性：基于GPU加速的并行计算技术能够自动处理错误，从而减少计算过程中的风险。 4、基于GPU加速的并行计算技术的应用领域

基于GPU加速的并行计算技术的应用范围非常广泛。目前已经应用于以下领域：（1）图像处理：GPU能够快速地处理图像数据，从而提高图像处理效率。（2）科学计算：GPU能够进行大规模的并行计算，从而提高科学计算的准确性和效率。（3）人工智能：GPU能够处理大规模的数据集，从而支持人工智能算法的运行。（4）金融行业：GPU能够快速地处理大规模的金融数据，从而提高交易效率。 5、对计算机行业的影响基于GPU加速的并行计算技术对计算机行业的影响是深远的。它将使计算机行业发生巨大的变革，推动计算机技术向前发展。基于GPU加速的并行计算技术使得计算机能够更快地处理数据，更好地适应大规模数据处理的需求。这也将为各个行业的数据处理提供更多可能性。 6、结论总之，基于GPU加速的并行计算技术是计算机领域中的一项重要技术，它能够使计算机更好地适应大规模数据处理的需求，提高计算效率。随着技术的不断发展，我们相信基于GPU加速的并行计算技术将在未来发挥更重要的作用，推动计算机领域向更加高效的方向发展。

利用GPU进行字符串匹配

利用ＧＰＵ进行字符串匹配作者：李磊来源：《硅谷》2009年第02期 [摘要]GPU通过SIMD（Single Instruction Multiple Data，单指令多数据）对图像数据进行并行处理。字符串的匹配在信息检索、计算机病毒码匹配和生物基因技术领域中都有应用。探讨利用GPU进行字符串的匹配。 [关键词]GPU BF CUDA 中图分类号：TP3文献标识码：A文章编号：1671－7597（2009）0120055－01 一、引言 NVIDIA公司在1999年发布GeForce 256图形处理芯片时首先提出GPU（Graphic Processing Unit，图形处理芯片）的概念。GPU的32位的浮点渲染精度、向量处理特征和超长流水线结构特点，使它具有对密集性数据的计算能力，在通用计算机上提供一种并行平台。目前，GPU在分布式计算、生物制药、天气预报等非图形数据处理领域都有广泛应用。字符串匹配在信息检索、计算机病毒码匹配和生物基因技术领域中都有应用。字符串的匹配算法有很多，比如BF算法、KMP算法、RK算法。 CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构）是用于GPU计算的开发环境，它是一个全新的软硬件架构，可以将GPU视为一个并行数据计算的设备，对所进行的计算进行分配和管理。CUDA的GPU编程语言基于标准的C语言，对大多数程序员来说还是很容易掌握的。本文就BF算法在GPU环境下利用CUDA软件开发工具的实现展开讨论。二、介绍一下CUDA编程的特点通过CUDA编程时，将GPU看作可以并行执行多个线程的计算设备(compute device)。它作为主CPU的协处理器来运作。应用程序首先被主CPU执行过程，而应用程序数据并行的、