29、GPU加速字典的性能评估

GPU加速字典的性能评估

1 实验环境和设置

在评估GPU加速字典的性能时，我们选择了多种硬件和软件环境来进行全面测试，以确保结果的可靠性和普遍性。实验环境包括：

• 硬件平台 ：NVIDIA GeForce RTX 3080 GPU，Intel Core i9-10900K CPU，32GB DDR4 RAM
• 操作系统 ：Ubuntu 20.04 LTS
• 开发工具 ：CUDA Toolkit 11.2，NVIDIA cuDNN 8.1
• 编程语言 ：C++，Python

1.1 数据集选择

为了评估GPU加速字典在不同规模和复杂度下的表现，我们选用了多个数据集：

• ClueWeb09 Category B3 ：包含约5000万页英文网页，词汇量巨大且分布不均。
• Synthetic Dataset ：通过离散分布和均匀分布生成的人造文本，用于控制变量实验。

1.2 实验设置

实验分为两个阶段：

1. 基准测试 ：比较GPU加速字典与传统CPU方法的性能差异。
2. 优化测试 ：评估不同优化策略对GPU加速字典