基于GPU平台的有效字典压缩与解压缩技术

摘要：

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。

关键词：图形处理器(GPU)、统一计算设备架构(CUDA)、基于字典的压缩与解压缩

分类号：TP311.52(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant No.61202103;the Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education of China under Grant No.20110076120025;the Open Project of SW/HW Co-design Engineering Research Center of MOE under Grant No.2013001

在线出版日期：2014-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：525-536