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使用GPU技术的数据流分位数并行计算方法.pdf
No.2
第30卷第2期 计算机应用 V01.30
2010年2月 JoumalofComputerApplications Feb.20lO
文章编号:1001-9081(2010)02—0543一04
使用GPU技术的数据流分位数并行计算方法
周 勇1,王皓1,程春田2
(1.大连J塑-r_大学软件学院.辽宁大连116620;2.大连理工大学土木学院,辽宁大连11602.4)
(kevimh@dlut.edu.L.n)
摘要:数据流实时、连续、快速到达的特点决定了数据流的实时处理能力。在处理低维数据流时经常使用分位
数信息来描述数据流的统计信息,利用图形处理器(GPU)的强大计算能力和高内存带宽的特性计算数据流分位数信
息,提出了基于统一计算设备架构(CUDA)的数据流处理模型和基于该模型的数据流分位数并行计算方法。实验证
明,该方法在提供不低于纯CPU分位数算法相同精度的条件下,使数据流分位数的实时计算带宽得到了显著的提高。
关键词:统一计算设备架构;通用图形处理器;数据流;分位数;并行计算
中图分类号:TP311.1;TP301.4文献标志码:A
Parallel methodofdatastream with
computing GPU.
quantiles
ZHOU Ha01。CHENGChun—tian2
Yon91,WANG
l
(1.SchoolofSoftwareEngineering,DalianUniversityofTechnology,DalianLiaoning16620,China;
2.hoolCiviland
of HydraulicEngineering,Dalian
UniversityofTechnology,Dalian鼬,西培116024,ch/na)
Abstract:Thereal—time,continuousand arrival ofdatastreamsdecidethereal—time
rapid properties processing
ofdata usedfor datastreamwithlowdimensiondistribution.The
capabilitystream.Quantilesa弛commonlydescribing
researchfocusedon and bandwidthof
miningpoweda]computingcapacityhigllmfemoty Graphics Unit(GPU)to
Processing
stream aGPU of
data modeld
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