基于图形处理器的数据流并行处理方法研究

发布时间：2021-12-24 04:43

　　多核CPU和多核GPU的出现意味着并行系统已成为主流处理器芯片。此外,根据摩尔定律,其并行性将不断扩展。这意味着并行计算将会逐渐成为未来科学计算和常规应用程序的主流。相对于价格昂贵的向量处理器和网络通信丌销巨大的MPI标准的并行计算平台,图形处理器作为一种价格低廉,普及性高,并且拥有强大计算能力和高内存带宽的通用并行计算设备,已经得到国内外学者的广泛关注。数据流作为一种新的数据形态,具有数据快速,连续到达,潜在巨大容量等特点,对数据流处理和挖掘算法提出了更高的要求。如何提高数据流系统的吞吐能力,提高数据流处理和挖掘算法的实时性成为数据流研究领域的一个重要研究问题。本文致力于图形处理器通用并行计算在数据流挖掘领域的应用研究,结合图形处理器通用并行计算和数据流自身的特点,在理论上提出了一个图形处理器数据流并行计算的框架模型,并分别从单数据流和多数据流处理角度研究如何使用图形处理器协助中央处理优化数据流处理过程。针对单数据流,本文提出一种数据流分位数并行维护方法,该法以数据块为单位在系统主存与显存之间交换数据流中的数据元组,并使用图形处理对数据流进行快速并行处理,以基本窗口为单位对滑动窗口进... 

【文章来源】：大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

GPU与CPu每秒浮点运算次数比F191.1GPUandCPUinFloating一PointOPerationPerSeeond

图1.3GPU中的更多晶体管用于数据处理F191.3GPUdonatesmoretransistorsintodataProcessing图形处理器强大的计算能力引起了学者们对其在计算机图形领域之外的通用并行域的广泛关注，例如流体模拟、代数计算、分子模拟、数据库应用、频谱分析、像，天体运行计算、碰撞检测等领域。图形处理器通用并行计算在近年来已经成研究的热点。2早期图形处理器通用并行计算在以NvidiaGeForce3，GeForee4为代表的第三代图形处理器出现之后，图形处步具备了可编程能力:顶点级出现可编程性，而在像素级只有有限的可编程性，理的访问格式被限定到定点数上。在这一时期的图形处理器通用计算主要利用图I来结合纹理映射技术进行，对于顶点的编程也主要通过使用汇编语一言编写着色ader)程序片段进行。这一时期的图形处理器通用计算领域的研究并不适具有广而仅仅限于具有资深的计算机图形学领域的学者，图形处理器通用计算领域的研中于一些简单的代数运算和矩阵乘法等。

倾斜窗口模型基于这样一种考虑:最近的数据往往比过去的数据具有更大的价值且需要更高的细节，离当前时间点越远的数据，越可以以更粗的粒度进行摘要。文献「23]基于分别基于自然语义角度和逻辑角度提出了两种倾斜窗口模型，如图1.4所示:

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于相关分析的多数据流聚类(英文)[J]. 屠莉,陈崚,邹凌君.  软件学报. 2009(07)
[2]细粒度并行计算编程模型研究[J]. 刘伟峰,王智广.  微电子学与计算机. 2008(10)
[3]数据流上的分位数近似算法研究[J]. 杨蓓,黄厚宽.  计算机研究与发展. 2008(02)
[4]数据流的预测与分类研究[J]. 刘耀宗,王湛,张宏,刘凤玉.  计算机科学. 2007(11)
[5]基于图形处理器的数据流快速聚类[J]. 曹锋,周傲英.  软件学报. 2007(02)
[6]流数据挖掘综述[J]. 孙玉芬,卢炎生.  计算机科学. 2007(01)
[7]股票数据流的相关性计算方法[J]. 彭宏,刘洋,邓维维,郑启伦.  华南理工大学学报(自然科学版). 2006(01)
[8]数据流上的预测聚集查询处理算法[J]. 李建中,郭龙江,张冬冬,王伟平.  软件学报. 2005(07)
[9]图形处理器用于通用计算的技术、现状及其挑战[J]. 吴恩华.  软件学报. 2004(10)
[10]流数据分析与管理综述[J]. 金澈清,钱卫宁,周傲英.  软件学报. 2004(08)



本文编号：3549839