一种基于GPU的多维报文分类算法的并行实现

摘要

为了平衡多维报文分类算法的时间和空间复杂度,本文设计并实现了一种基于图形处理器(GPU)的并行BV算法:GBV(GPU-based Bit Vectors).它对传统的并行BV算法进行了改进,并映射到CUDA并行编程架构,然后从线程分配、数据传输、空间使用以及内存访问等方面对其进行了优化,使之能适应大规模规则集、海量数据接入以及多规则匹配的分类需求,且具有良好的扩展性.实验表明,该算法大大提高了报文分类的匹配效率.