14、GPU加速字典的实验结果

GPU加速字典的实验结果

1 实验设置

在现代数据处理中，GPU加速技术已经成为提升性能的关键手段之一。为了评估GPU加速字典的实际效果，我们设计了一系列详尽的实验。这些实验不仅涵盖了不同规模的数据集，还考虑到了多种应用场景，以确保结果的全面性和可靠性。

实验环境

实验平台配置如下：

• 硬件 ：NVIDIA Tesla V100 GPU，拥有32GB显存；Intel Xeon Platinum 8260 CPU，64核，2.4GHz主频；1TB DDR4内存。
• 软件 ：CUDA Toolkit 11.2；Ubuntu 20.04操作系统；Python 3.8；PyTorch 1.9.0。

数据集选择

为了保证实验结果的普遍适用性，我们选择了两个不同类型的数据集：

• ClueWeb09 Category B ：一个大规模的网页集合，包含约5000万篇英文网页，词汇量约为1000万。
• Synthetic Dataset ：人工生成的随机文本数据集，用于控制变量实验，词汇量分别为10K、100K、1M、10M。

评估指标

实验中主要关注以下几个性能指标：

• 处理速度 ：衡量GPU加速字典在不同场景下的处理效率。