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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2010-02-01

Journal:计算机应用

Included Journals:PKU、ISTIC、CSCD

Volume:30

Issue:2

Page Number:543-546

ISSN No.:1001-9081

Key Words: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

Abstract: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.