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GBLHT:一种GPU加速的批量插入线性哈希表

         

摘要

为改善线性哈希表这一有效索引结构的插入性能,在分析现有方法的基础上,结合CUDA并行编程模型,设计并实现了一种基于GPU的批量插入线性哈希表GBLHT;借助原子函数atomicAdd,GBLHT可以充分利用GPU强大的并行吞吐量来实现大规模记录的无锁批量插入;通过实验对比传统串行插入方法、CPU批量插入方法以及GBLHT的插入性能,发现在不同参数设置条件下,GBLHT的插入性能比传统串行方式提升了7~14倍,与4线程的CPU批量插入方法相比则提升了3~6倍.

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