GPUTera排序 swMATH ID: 12706 软件作者： Naga Govindaraju；吉姆·格雷；Ritesh Kumar；迪内什·马诺查 描述： GPUTeraSort：用于大型数据库管理的高性能图形协同处理器排序。我们提出了一种新的外部排序算法，该算法使用图形处理器（GPU）对由数十亿条记录和宽键组成的大型数据库进行排序。我们的算法通过在GPU上调度一些内存密集型和计算密集型线程，使用GPU内的数据并行性和任务并行性。我们的新排序体系结构在同一台PC上提供了多个内存接口——GPU上的快速专用内存接口以及用于CPU计算的主内存接口。因此，与在商用PC上运行的基于CPU的算法相比，我们实现了更高的内存带宽。我们的方法考虑到CPU和GPU之间有限的通信带宽，并减少了两个处理器之间的数据通信。我们的算法还提高了磁盘传输的性能，实现了接近峰值的I/O性能。我们在SortBenchmark上测试了算法的性能，并将其应用于包含数百GB数据的大型数据库。我们在3 GHz Pentium IV PC上的结果\（300 NVIDIA 7800 GT GPU表明，在配备3.6 GHz双Xeon处理器的高端PC上，与优化的基于CPU的算法相比，性能有了显著提高。我们的实现能够超越当前的高端PennySort基准，并带来更高的性价比。总的来说，我们的结果表明，使用GPU作为协同处理器处理器可以显著提高大型数据库上排序算法的性能 主页： http://dl.acm.org/citation.cfm？id=1142511&CFID=535966320&CFTOKEN=71917124 相关软件： CUDA公司;开放运算语言;GPU-ABiSort公司;GPU快速排序;星形PU;GPU-PLWAH公司;N排序;粒子群;STXXL型;斯坦福三维扫描库;JCuda公司;行星;RF女士;MapReduce;RAxML公司;贝叶斯先生;ACEMD公司;野兽;PBPI公司;Seq-Gen公司 引用于： 9文件 全部的 前5名24位作者引用 1 威托尔德·安德烈耶夫斯基 1 乌尔夫阿萨森 1 格列布·贝利亚科夫 1 布雷·塞巴斯蒂安 1 朱塞佩·坎波佩罗 1 丹尼尔·塞德曼 1 弗兰克·德恩 1 英戈尔夫·盖斯特 1 乔恩·米克尔森（Jon Mikkelsen）·赫杰尔梅维克（Hjelmervik） 1 伊藤，Yasuaki 1 迈克尔·约翰斯通 1 Jean-Claude利昂 1 伙计，杜虎 1 莫里·梅克 1 萨伊德·纳哈瓦迪 1 中野浩二 1 朱塞佩·帕塔尼 1 马可·拉索 1 冈特·萨克 1 艾克·沙伦 1 埃里克·辛托尔 1 菲利帕斯·齐加斯 1 罗伯特·伦贝尔 1 哈米德雷扎·扎博利 全部的 前5名6篇连载文章中引用 2 控制与控制论 1 计算 1 信息科学 1 并行与分布式计算杂志 1 国际计算机科学基础杂志 1 ACM实验算法杂志 在3个字段中引用 7 计算机科学（68至XX） 2 数值分析（65-XX） 1 统计学（62-XX） 按年份列出的引文