15、GPU加速字典的性能评估

GPU加速字典的性能评估

1 引言

随着计算机和网络的普及，产生了大量的文档。为了在实际时间内处理这些大量文档，需要一种高吞吐量的文档处理方法。GPU（图形处理单元）由于能够利用众多核心和高水平的内存带宽提供高性能计算，已被广泛应用于许多研究和应用领域。本文将重点探讨GPU加速字典的性能评估，展示其相对于传统方法的优势，尤其是在处理大规模数据集时的效率和速度提升。

2 测试环境与数据选择

2.1 测试环境搭建

为了确保实验结果的可靠性和可重复性，我们搭建了如下测试环境：

• 硬件平台 ：NVIDIA Tesla V100 GPU，配备32GB显存。
• 软件平台 ：CUDA Toolkit 10.1，ModernGPU库，Ubuntu 18.04操作系统。
• 编程语言 ：C++，CUDA C++。

2.2 测试数据选择

我们从大约5000万页英语页面中收集了术语频率，这些页面来自Text REtrieval Conference(TREC) ClueWeb09 Category B3。这些术语仅由字母组成，且不区分大小写。具体统计如下表所示：

参数	描述
文本总数	5000万页