基于分层存储理论模型的近似字符串匹配 并行算法研究
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A Parallel Algorithm for Approximate String Matching Based on Hierarchical Memory Machine
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    CUDA(Compute Unified Device Architecture)是一种重要的并行处理架构,但其具有相对复杂 的线程管理机制和多重存储模块,从而使得基于 CUDA 的算法时间复杂度很难量化。针对这一问题,提出了一种分层存储理论模型—HMM(Hierarchical Memory Machine)模型,该模型所具有的分层存储结构可以有效地描述图形处理单元设备不同存储模块的物理特性,因此非常适用于对 CUDA 算法时间复杂度的量化评估。作为 HMM 模型的应用实例,文章提出了一种基于 HMM 模型的并行近似字符串匹配算法,并给出了相应算法时间复杂度的计算过程。与串行算法相比,该算法可以获得 60 倍以上的 加速比。

    Abstract:

    CUDA(Compute Unified Device Architecture) has a complex thread organization and multilevel memory modules, which makes it difficult to quantitatively evaluate time complexity of CUDA-based algorithms. In this paper, a Hierarchical Memory Machine (HMM) Model was investigated to solve this problem. HMM is a theoretical parallel computing model, which is capable of representing the essence of computing and memory structures on the GPU(Graphics Processing Units) devices. Based on the proposed HMM model, a parallel algorithm was presented for the approximate string matching problem. The proposed algorithm is evaluated and compared with existing approaches, to show a speedup ratio of more than 60.

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引用本文

引文格式
满都呼,宋 展.基于分层存储理论模型的近似字符串匹配 并行算法研究 [J].集成技术,2016,5(1):33-43

Citing format
MAN Duhu, SONG Zhan. A Parallel Algorithm for Approximate String Matching Based on Hierarchical Memory Machine[J]. Journal of Integration Technology,2016,5(1):33-43

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  • 在线发布日期: 2016-02-16
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