GBLHT:—种GPU加速的批量插入线性哈希表

摘要：

为改善线性哈希表这一有效索引结构的插入性能,在分析现有方法的基础上,结合CUDA并行编程模型,设计并实现了一种基于GPU的批量插入线性哈希表GBLHT;借助原子函数atomicAdd,GBLHT可以充分利用GPU强大的并行吞吐量来实现大规模记录的无锁批量插入；通过实验对比传统串行插入方法、CPU批量插入方法以及GBLHT的插入性能,发现在不同参数设置条件下,GBLHT的插入性能比传统串行方式提升了7～14倍,与4线程的CPU批量插入方法相比则提升了3～6倍.

关键词：线性哈希表、图形加速器、GPU通用计算、无锁批量插入、内存数据索引结构、原子函数atomicAdd

所属期刊栏目：40

分类号：TP312(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61103038;广东省科技计划项目2009B050700008;广东省产学研合作项目2008B090500193;广东省专业镇建设项目2011B080202035

在线出版日期：2012-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：49-56