gAC:基于GPU的高性能AC算法

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C1060GPU上的字符串扫描速度达到51Gb/s,比基于CPU的串行算法提升了28倍。     

GPU上实现的向量点积的性能分析

CUDA是一种较为简便的利用GPU进行通用计算的技术。研究了GPU上基于CUDA的几种向量点积算法,比较、分析了每种算法的性能。实验表明,GPU上最快的算法比CPU上的算法快了约7倍。     

三种GPU并行的自适应邻域模拟退火算法

提出了三种新的GPU并行的自适应邻域模拟退火算法,分别是GPU并行的遗传-模拟退火算法,多条马尔可夫链并行的退火算法,基于BLOCK分块的GPU并行模拟退火算法,并通过对GPU端的程序采取合并内存访问,避免bank冲突,归约法等方式进一步提升了性能。实验中选取了11个典型的基准函数,实验结果证明这三种GPU并行退火算法比nonu-SA算法具有更好的精度和更快的收敛速度。     

基于GPU的现代并行优化算法

针对现代优化算法在处理相对复杂问题中所面临的求解时间复杂度较高的问题,引入基于GPU的并行处理解决方法。首先从宏观角度阐释了基于计算统一设备架构CUDA的并行编程模型,然后在GPU环境下给出了基于CUDA架构的5种典型现代优化算法(模拟退火算法、禁忌搜索算法、遗传算法、粒子群算法以及人工神经网络)的并行实现过程。通过对比分析在不同环境下测试的实验案例统计结果,指出基于GPU的单指令多线程并行优化策略的优势及其未来发展趋势。     

面向众核GPU加速系统的网络编码并行化及优化

网络编码允许网络节点在数据存储转发的基础上参与数据处理,已成为提高网络吞吐量、均衡网络负载和提高网络带宽利用率的有效方法,但是网络编码的计算复杂性严重影响了系统性能。基于众核GPU加速的系统可以充分利用众核GPU强大的计算能力和有效利用GPU的存储层次结构来优化加速网络编码。基于CUDA架构提出了以片段并行的技术来加速网络编码和基于纹理Cache的并行解码方法。利用提出的方法实现了线性随机编码,同时结合体系结构对其进行优化。实验结果显示,基于众核GPU的网络编码并行化技术是行之有效的,系统性能提升显著。     

基于CUDA的声辐射力弹性成像算法研究

声辐射力弹性成像是一种新的测量组织硬度的超声成像方法。不同于其他超声组织弹性成像方法,声辐射力弹性成像能够定量测量组织的弹性模量数值,并且具有对操作者经验依赖性低的特点。然而,由于成像算法数据处理量大,运算时间长,声辐射力弹性成像还无法进行准实时的二维成像。为了获得实时的二维声辐射力弹性图像,提出并实现了一种适合于在GPU上并行计算的声辐射力弹性成像算法。通过与运行在CPU上的原始声辐射力弹性成像算法进行对比,证明在GPU上实现的算法大幅度地提高了运算速度。在自制弹性仿体上,比较了基于GPU和CPU两种算法所成的二维弹性分布图像的质量,结果证明两者的图像质量没有明显差异。     

CUDA平台下LISP2算法垃圾收集并行研究

为了提高垃圾收集效率,降低垃圾收集耗费时间,提出一种基于LISP2算法的并行节点复制垃圾收集算法,给出了在CUDA环境下该算法的实现。实验结果显示,该算法在CUDA环境下能有效提高垃圾收集效率。     

基于GPU的并行高性能AC算法

随着网络的发展,网络流量的增长速度与网络安全系统的过滤能力之间的矛盾日益突出。作为网络安全系统的核心模块———模式匹配模块的处理能力受到严峻的挑战。传统串行模式匹配算法已经很难满足当前网络的需求。本文改进了传统的AC算法,利用高性能专用并行处理芯片———GPU来提高AC算法的处理速度,提出了一种G-AC算法。实验表明,在不同数据集上,其性能分别是传统AC算法的10倍以上。     

基于GPU平台的有效字典压缩与解压缩技术

压缩技术被广泛应用于数据存储和传输中,然而由于其内在的串行特性,大多数已有的基于字典的压缩与解压缩算法被设计在CPU上串行执行。为了探究使用图形处理器（graphic processing unit,GPU）对压缩与解压缩过程潜在性能的提升,结合合并内存访问与并行组装的技术,基于CUDA（compute unified device archi-tecture）平台研究了两种并行压缩与解压缩方法：基于字典的无状态压缩和基于字典的LZW压缩。实验结果表明,与传统的单核实现比较,所提方法能够显著改善已有的基于字典的串行压缩与解压缩算法的性能。     

基于GPU平台的二维离散余弦算法

本文介绍了GPU并行计算的优越性,并对基于GPU平台的开发框架和编程环境CUDA给予概述;在CUDA环境中开发DCT算法代码,实现了DCT算法代码从CPU平台向GPU平台的移植;并通过对比两个计算平台上DCT算法的计算耗时,分析了GPU计算平台的优越性。     

GPU加速的图像匹配技术

传统的模板图像匹配算法,匹配速度较慢。应用GPU通用高性能编程技术实现了一种加速图像匹配算法的新方法。应用CUDA编程技术对图像匹配算法进行并行化改造。采用了四种不同的存储方案,在第四种存储方案中获得了43.5倍的加速比,并对四种不同的存储方案的性能进行了深入研究。     

CPU与GPU上几种矩阵乘法的比较与分析

描述了矩阵乘法在CPU上的三种实现方法和在GPU上基于CUDA架构的四种实现方法,分析了高性能方法的原由,发现它们的共同特点都是合理地组织数据并加以利用,这样能有效地减少存取开销,极大地提高算法的速度。其中CPU上的最优实现方法比普通算法快了200多倍,GPU上的最优实现方法又比CPU上的最优实现方法快了约6倍。     

基于自适应线程束的GPU并行粒子群优化算法

基于统一计算设备架构（CUDA）对图形处理器（GPU）下的并行粒子群优化（PSO）算法作改进研究。根据CUDA的硬件体系结构特点,可知Block是串行执行的,线程束（Warp）才是流多处理器（SM）调度和执行的基本单位。为了充分利用Block中线程的并行性,提出基于自适应线程束的GPU并行PSO算法：将粒子的维度和线程相对应;利用GPU的Warp级并行,根据维度的不同自适应地将每个粒子与一个或多个Warp相对应;自适应地将一个或多个粒子与每个Block相对应。与已有的粗粒度并行方法（将每个粒子和线程相对应）以及细粒度并行方法（将每个粒子和Block相对应）进行了对比分析,实验结果表明,所提出的并行方法相对前两种并行方法,CPU加速比最多提高了40。     

基于CUDA的双三次B样条缩放方法

Nvidia在GeForce 8系列显卡上推出的CUDA（统一计算设备架构）技术使GPU通用计算（GPGPU）从图形硬件流水线和高级绘制语言中解放出来,开发人员无须掌握图形学编程方法即可在单任务多数据模式（SIMD）下完成高性能并行计算。研究了CUDA的设计思想和编程方式,改进了基于双三次B样条曲面的图像缩放算法,使用多个线程将计算中耗时的B样条重采样部分改造成SIMD模式,并分别采用CUDA中全局存储器和共享存储器策略在CUDA上完成图像缩放的全过程。实验结果表明,基于CUDA的B样条曲面并行插值方法成功实现了硬件加速,相对于CPU上运行的B样条缩放算法,其执行效率明显提高,易于扩展,对于大规模数据处理呈现出良好的实时处理能力。     

CUDA架构下的快速图像去噪

图像处理通常需要较大的计算量,其中图像去噪是经常使用的一种预处理算法,研究其快速算法具有重要意义。图形处理器具有强大的并行计算能力,但大部分时间处于闲置状态。统一计算设备架构提供了一种简单易用的开发环境,可利用图形处理器进行通用计算。提出了基于统一计算设备架构的快速图像去噪算法,可以利用GPU的计算能力,加快去噪过程,显著地减少计算时间。     

基于CUDA的邻近粒子搜索算法研究

在粒子方法中,运用邻近粒子搜索算法可以快速获取每个粒子的邻近粒子信息。由于粒子方法模拟一个体系的行为所采用的粒子数据是十分庞大的,对计算机的运算速度提出了挑战。研究了GPU的计算能力和CUDA开发环境,利用GPU的并行多线程处理技术,提出了一种并行邻近粒子搜索算法。实验结果表明,基于CUDA的并行邻近粒子搜索算法,加快了邻近粒子搜索过程,显著地减少了计算时间,成功实现了硬件加速,可获取290以上的加速比,对大规模粒子系统呈现出高效的处理能力。