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文檔簡(jiǎn)介
1、本文研究基于GPU的數(shù)據(jù)存取、操作與可視化分析的方法,以提高數(shù)據(jù)管理的性能和效率. 縱覽GPU上的通用計(jì)算(GPGPU)技術(shù),特別是GPU上的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù),我們發(fā)現(xiàn)GPU技術(shù)有多個(gè)功能層面可被利用,如通用并行計(jì)算功能,圖形流水線計(jì)算功能,交互式可視化功能,等等.本文利用通用并行計(jì)算功能來(lái)加速數(shù)據(jù)存取,利用圖形流水線計(jì)算功能來(lái)加速數(shù)據(jù)操作,并利用GPU所獨(dú)具的“并行計(jì)算”與“圖形處理”兩重屬性來(lái)加速和改善數(shù)據(jù)可視化分析.這三方面工作
2、組成了基于GPU的數(shù)據(jù)管理(DOG)原型系統(tǒng). 具體地,在數(shù)據(jù)存取方面,我們使用通用并行計(jì)算方法提出了一個(gè)基于GPU的數(shù)據(jù)存取框架,包括一些存取原則和元語(yǔ).這些原則充分匹配了GPU的并行硬件特性,這些元語(yǔ)可以組成一般的索引建立和查詢方法.我們基于這個(gè)存取框架,具體研究了網(wǎng)格文件,四叉樹以及R樹這三種多維索引方法.通過(guò)實(shí)驗(yàn),我們基于GPU的算法一般比多核CPU上的已有算法快數(shù)倍,有的高達(dá)10倍. 在數(shù)據(jù)操作方面,我們使用圖
3、形流水線計(jì)算方法提出了一套基于GPU的數(shù)據(jù)操作元語(yǔ),這些元語(yǔ)可以組成一般的數(shù)據(jù)操作方法.我們使用它們實(shí)現(xiàn)了塊嵌套循環(huán),索引嵌套循環(huán),排序-歸并以及哈希這四種連接方法.通過(guò)實(shí)驗(yàn),我們基于GPU的算法性能可達(dá)到多核CPU上的已有算法性能的7倍. 我們研究了兩個(gè)數(shù)據(jù)可視化分析問(wèn)題.對(duì)于多維數(shù)據(jù)集之間的關(guān)系,我們提出了一種基于GPU的信息可視化方法,平行散點(diǎn)圖.它結(jié)合了平行坐標(biāo)與散點(diǎn)圖方法,綜合了多種信息可視化與圖形學(xué)手段,能使人更有效
4、地觀察與分析多維數(shù)據(jù)集之間的連接關(guān)系.為了降低可視化的視覺(jué)雜亂度,我們還提出了一種基于空間填充曲線的聚類算法,并使用GPU將聚類的性能加速了20倍.最后,我們將基于GPU的連接、聚類計(jì)算與可視化整合起來(lái),可以對(duì)千萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行交互級(jí)的連接與聚類計(jì)算,同時(shí)保證高質(zhì)量的交互式可視化. 對(duì)于聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)中的數(shù)據(jù)立方技術(shù),我們提出了一種基于GPU的可視化分析方法,交互式三維立方.我們提出了“繪制-聚集一體化”算法,將數(shù)據(jù)立方的
5、分布式聚集操作映射為圖形混合操作.數(shù)據(jù)立方的計(jì)算過(guò)程本身即是可視化的過(guò)程,充分結(jié)合了GPU的“并行計(jì)算”與“圖形處理”兩重屬性,提高了可視化分析的整體性能.我們的方法不需要預(yù)計(jì)算時(shí)間或額外存儲(chǔ)空間,可在千萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行交互級(jí)的立方計(jì)算和三維OLAP操作,同時(shí)保證高質(zhì)量的交互式可視化. 總之,我們的DOG系統(tǒng)在數(shù)據(jù)存取、操作與可視化分析等方面與已有方法相比,在計(jì)算性能上有大幅的提高,在可視化效果上有顯著的改進(jìn),在理論上提出新的方
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