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2015-09-20 发布于湖北
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使用GPU技术的数据流分位数并行计算方法.pdf

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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