【摘 要】
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由于GPU具有卓越的并行加速能力,将通用的内存索引结构应用于GPU成了一个新的研究方向。目前,针对GPU进行优化的支持并发访问且可动态更新的内存索引结构还比较少。提出一种
【机 构】
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浙江大学计算机科学与技术学院,阿里巴巴-浙江大学前沿技术联合研究中心
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由于GPU具有卓越的并行加速能力,将通用的内存索引结构应用于GPU成了一个新的研究方向。目前,针对GPU进行优化的支持并发访问且可动态更新的内存索引结构还比较少。提出一种支持并发访问且可动态更新的GPU无锁跳步哈希表(GPU lock-free hopscotch Hash table,GLHT),采用全局内存配合原子操作以及特定的并发控制策略,在实现并发访问和无锁特性的同时,保证了读操作的无等待特性。GLHT结合高效的GPU内存合并访问和warp协同工作共享策略,获得了很高的并行加速能力。与现有CPU跳
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