利用GPU的R树细粒度并行STR方法批量构建

大数据时代,需要对海量空间数据更快速地建立高效索引,使用递归排序网格(STR)方法构建的R树具有优秀的查询性能,但构建效率不高。本文利用基于计算机图形处理器(GPU)的通用计算具有细粒度可并行性的特点,提出了一种基于STR算法的R树GPU并行构建算法,使用线性数据结构存储R树,并且用整体排序代替分段排序,细化算法的并行粒度。实验结果表明,同CPU算法相比,本文算法的加速比最高可达27倍,并且呈现出随着数据量增大而变大的趋势。本文算法充分利用GPU的并行处理能力,高效构建了性能优越的R树空间索引。...

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Veröffentlicht in:武汉大学学报:信息科学版 2014, Vol.39 (9), p.1068-1073
1. Verfasser: 邵华 江南 胡斌 吕恒 朱进
Format: Artikel
Sprache:chi
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Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:大数据时代,需要对海量空间数据更快速地建立高效索引,使用递归排序网格(STR)方法构建的R树具有优秀的查询性能,但构建效率不高。本文利用基于计算机图形处理器(GPU)的通用计算具有细粒度可并行性的特点,提出了一种基于STR算法的R树GPU并行构建算法,使用线性数据结构存储R树,并且用整体排序代替分段排序,细化算法的并行粒度。实验结果表明,同CPU算法相比,本文算法的加速比最高可达27倍,并且呈现出随着数据量增大而变大的趋势。本文算法充分利用GPU的并行处理能力,高效构建了性能优越的R树空间索引。
ISSN:1671-8860