检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：赵艳伟中国科学院大学

学位级别：博士

随着WebGIS的发展及地理信息服务在日常生活中的普及及深入，GIS系统无论从空间数据结构、空间分析功能，还是空间计算模式都变得越来越复杂。首先，在空间数据结构方面，空间地物在表达上从简单到复杂，从低维到多维，从形式单一到类... 详细信息

随着WebGIS的发展及地理信息服务在日常生活中的普及及深入，GIS系统无论从空间数据结构、空间分析功能，还是空间计算模式都变得越来越复杂。首先，在空间数据结构方面，空间地物在表达上从简单到复杂，从低维到多维，从形式单一到类型多样。其次，在空间分析功能方面，随着各行业对GIS应用范围的不断扩充及应用需求的不断深入，空间处理功能变得逐渐繁复，由此导致分析效率不高。再次，在空间计算模式方面，由于空间信息更新速度快，数据量不断的增加，处理这些空间数据所需的计算能力的要求越来越高，对先进计算设备的渴望越来越迫切。面向WebGIS应用场景的大规模高性能计算成为新地理信息时代的前沿课题。\n GPU通用计算(GPGPU)以其超群的并行计算能力，正在越来越深入地融入进高性能计算领域，为复杂性超出CPU解决能力和计算需求的应用，提供了一个使用较少能耗却能发挥更高性能的解决方案。基于此，未来GPGPU也被视为云端运算，甚至将可能成为人工智能的解决方案。\n 本文在“基于新软硬件体系结构的网络地图服务器关键技术研发”和“面向新型硬件架构的复杂地理计算平台”等863项目支持下，以地理信息系统、计算机图形学、高性能计算等作为理论依据，以网络地理信息服务平台、数字地球作为实际应用背景，利用多核处理器、GPU通用计算等先进的计算设备，从理论分析方法、空间数据结构组织、并行算法设计、原型系统验证等多个层次探究面向GPGPU计算模式的并行空间分析关键算法，并取得了如下创新性科研成果:\n (1)提出了一种适用于通用GPU计算模式的栅格空间索引。这种空间索引利用栅格结构实现了与空间目标的关联过程，并以矢量要素的近似表达方式实现了空间过滤，减少了精确匹配过程。除此之外，由于其结构适于显存空间的连续线性存储，因此利于多线程的合并访问，同时可以发挥GPU并行处理规则格网的优势，使线程最大化的参与空间过滤任务。相比于传统的树型索引，本文提出的栅格索引机制存储结构符合GPU存储模式，空间重叠度小，可有效避免冗余路径的重复检索，可有效提高并行查询效率。\n (2)提出并实现了一种基于并行栅格索引和GPU的高效并行空间查询算法VegaG-Query。该算法支持不规则空间查询条件，利用三层偏移关系并行提取栅格索引，通过并行合并过滤冗余数据，可快速得到查询结果。该方法弱化了前人方法的过滤和精炼两步，既避免了候选集在显存与主存中的频繁传输，也避免了精确匹配的计算耗时，且查询效率不受数据复杂度的影响。本方法对于处理海量密集型的空间数据平均性能优于R*树的空间查询方法10倍左右，过滤精度能达到95％左右，极大地减少了I/O操作。这种在较短时间提供一个精度适当的查询结果更加适合于WebGIS的应用场景。\n (3)提出并实现了基于GPGPU计算模型的并行空间叠加分析算法VegaG-Overlay。该方法改进了面要素数据结构，支持要素在显存内的快速定位。针对耗时的矢量数据求交操作，本方法在生成高精度的过滤候选集的基础上，在其内部设计了一种利用GPU线程阵列的细粒度并行精确要素求交方法，并使用并行归并排序方法重新组织交点序列。这种方法由于采用矢栅结合的思想，因此既保证了叠加结果的精度不低于栅格方法，又保证了叠加效率高于矢量方法。通过对密集的面面图层叠加效率进行测试，VegaG-Overlay方法的效率平均高于GEOS方法13.4倍。通过与他人的研究成果的对比分析，本文的方法更适合处理多要素对多要素的叠加分析，并且可扩展性较强。\n (4)实现了一种采用GPU设备进行软硬件协同加速的空间插值方法VegaG-Interpolation。将反距离加权插值模型映射到了CUDA并行编程架构，从优化采样点的并行查找以及目标点的并行插值等多个层次进行算法的设计与实现。在并行查找采样点的过程中，采用全局计算方式，通过构建哈希映射关系建立首层瓦片网格索引，在此基础上，采用分块计算方式组织采样数据的内部键值，并在共享内存上建立位检索码。由此构建的二级检索机制，既能保证检索过程符合GPU的处理机制又能保证“伪候选点”尽量精简从而减少冗余计算。在获取候选采样点后的并行插值计算过程中，从计算层次对任务进行细粒度划分以保证GPU中多线程机制的充分利用，从而在双层索引基础上完成并行空间插值。实验表明，在插值半径较大、影响因子较高、插值数据较密集的情况下，该算法可达到40倍以上的加速比。\n 为了对本课题研究的GPGPU并行环境下的空间分析关键算法进行验证，本文实现了一个包含Flex客户端的网络地图服务原型系统。并将上述并行空间分析的关键技术以服务组件的形式应用到系统中。通过测试，本系统可支持多用户同时在线提交服务请求，并能保证系统连续响应用户请求24小时而不崩溃，并且响应效率均

关键词：地理信息系统通用图形处理器空间分析统一计算设备架构多核处理器栅格空间索引

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基于样图学习的快速图像编辑方法研究

基于样图学习的快速图像编辑方法研究

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作者：史晓颖浙江工业大学

学位级别：博士

基于样图学习的图像编辑将具有某种风格的参考图像作为学习对象,把学习到的视觉特征用于改变目标图像的色彩和纹理属性,使得输出图像表现出和参考图像相似的视觉效果,在艺术图像风格化处理、颜色传输、图像内容编辑、超分辨率细节合成... 详细信息

基于样图学习的图像编辑将具有某种风格的参考图像作为学习对象,把学习到的视觉特征用于改变目标图像的色彩和纹理属性,使得输出图像表现出和参考图像相似的视觉效果,在艺术图像风格化处理、颜色传输、图像内容编辑、超分辨率细节合成等领域都有广泛的应用。本文从编辑图像的纹理和颜色入手,通过分析纹理特性,学习图像区域的语义特征,挖掘出参考图像所包含的丰富信息,以图像特征的理解、提取、再次运用为研究主线,将抽取得到的特征信息传输给目标图像,结合基于GPU的加速技术实现快速高质量的图像编辑,完成了图像内容编辑、艺术图像风格化、颜色传输三个图像编辑任务。本文所做的具体工作与贡献如下：（1）提出纹理适应性的内容编辑算法,根据图像的纹理特征,整合不同的邻域搜索策略,快速灵活地对不同的纹理区域采用相适应的搜索策略查找最相似邻域。该算法用基于GPU的全局精确邻域搜索和基于k-coherence的一致性搜索实现邻域匹配过程,快速地学习样图对的映射关系,并用合成放大快速生成高质量高分辨率的图像。实验表明,算法大大加快了邻域匹配过程,能便捷地调整参数,在一定程度上提高了编辑质量。（2）为了进一步提高内容编辑的质量,提出了一种基于全局优化的快速内容编辑方法,通过定义度量图像相似性的能量函数将内容编辑问题表示成一个全局离散优化问题来处理,采用改进的基于GPU的全局优化算法迭代求解。该方法用基于chamfer准则和区域生长的初始化过程生成初始化样图,作为全局优化的输入,加快优化算法的收敛速度,提高合成质量;针对不同纹理区域定义的优化度量准则,捕获结构性的纹理细节特征,使合成结果符合人类的视觉感知;利用CUDA架构实现的算法大大提高了合成速度,使合成趋于实时。实验结果表明,算法在学习样图纹理和颜色特征的同时,保持图像区域间的平滑过渡,实现高质量的内容编辑。（3）针对现有艺术图像风格学习方法易用性差、灵活性不高的问题,提出支持多样图的快速艺术图像风格化方法,不仅能学习多张艺术样图的风格特征,实现层次化的绘制,而且为用户提供了一种根据参考样图设计艺术图像简单可行的途径,满足了艺术风格学习多变性的要求。提出基于流场的自动风格传输算法,以图像方向场为引导,采用改进的非等轴纹理合成快速学习艺术风格样图的纹理和笔刷信息,提高合成质量;基于GPU平台设计的算法解耦了以往风格传输算法中合成时像素/块的依赖关联,能并行地对不同区域传输不同的笔刷,解决风格学习耗时过长的问题;在自动合成的基础上,本文提出用户交互的艺术图像设计方法,使用户可以对自动合成的图像进一步优化,使风格学习更灵活,得到更丰富的风格传输效果。（4）针对以往颜色传输时仅考虑区域底层的颜色统计信息,忽略对图像高层内容分析的问题,本文提出了基于语义的颜色传输方法,不仅减少了自动映射计算不准确导致的传输结果的瑕疵,而且无需过多的用户交互。首先改进了原有的Normalized Cut分割方法,生成较为完整的同质图像区域作为语义学习过程的输入;然后采用基于MPEG-7描述符的区域语义标记方法,建立高层语义特征和底层图像特征之间的关联,提高语义标记准确率;最后根据学习得到的参考图像和目标图像的区域语义词来建立映射关联,得到更精确智能的颜色传输效果。

关键词：图像编辑内容编辑艺术图像风格化颜色传输基于样图的纹理合成统一计算设备架构

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基于GPU的碳纳米管分子动力学并行仿真

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计算机工程 2015年第4期41卷 288-293页

作者：孟小华覃大胜郑冬琴周玉宇暨南大学计算机科学系广州510632 暨南大学物理系广州510632

基于计算机的分子动力学仿真具有理论分析方法和实验方法无法比拟的优点,但分子动力学仿真算法计算量非常大,特别是在对碳纳米管的大规模粒子数进行仿真处理时,普通的基于CPU的串行算法执行效率低且耗时多。为此,提出基于统一计算设备... 详细信息

基于计算机的分子动力学仿真具有理论分析方法和实验方法无法比拟的优点,但分子动力学仿真算法计算量非常大,特别是在对碳纳米管的大规模粒子数进行仿真处理时,普通的基于CPU的串行算法执行效率低且耗时多。为此,提出基于统一计算设备架构的碳纳米管分子动力学的图形处理单元(GPU)并行算法,设计并实现仿真算法中适合GPU并行运算的分裂算法,将具有竞争资源的运算以非竞争方式运行。实验结果表明,与CPU串行仿真算法相比,分裂算法的运算速度较快,且在只有16个GPU流处理器显卡上可获得十多倍的加速比。

关键词：碳纳米管分子动力学统一计算设备架构并行计算时间效率加速比

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合成孔径雷达成像算法的并行优化与实现

合成孔径雷达成像算法的并行优化与实现

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作者：殷文昭电子科技大学

学位级别：硕士

合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)具有全天候和高分辨的对地观测能力,在战场监视和灾后救援等军事和民用领域均得到广泛应用。卫星和飞机等各异的雷达平台、正侧和斜视等不同的成像模式以及厘米级分辨率的应用需求,使得SAR... 详细信息

合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)具有全天候和高分辨的对地观测能力,在战场监视和灾后救援等军事和民用领域均得到广泛应用。卫星和飞机等各异的雷达平台、正侧和斜视等不同的成像模式以及厘米级分辨率的应用需求,使得SAR成像处理呈现出算法复杂化、数据海量化等趋势,这些变化给SAR平台的准实时成像处理提出了巨大的挑战,因此基于高性能计算平台的SAR成像处理算法并行优化成为当前研究的热点。本文基于图形处理器(GPU,Graphic Processing Unit)的高性能计算结构开展了正侧视和斜视成像条件下典型成像算法的并行优化技术研究,搭建了基于GPU的合成孔径雷达成像处理仿真系统,验证了优化算法的功能和性能。研究和实验结果表明基于GPU的计算结构和并行优化方法可大幅提高典型应用背景下孔径成像处理算法的性能,实现了准实时的成像处理。论文在分析SAR成像处理技术及其发展趋势的基础上,研究了统一计算设备架构(CUDA,Compute Unified Device Architecture)的并行计算模型,为进一步的成像算法优化奠定了技术基础。研究了正侧视条件下的成像机理和距离多普勒(RD,Range Doppler)成像算法,针对该成像算法中插值操作无法多线程并行化计算的问题,结合GPU和CPU各自的计算特点,将RD算法分为2个部分:距离压缩和距离向数据插值参数的计算由CPU来完成;根据插值参数完成距离向数据的插值和方位压缩由GPU来完成。这种将RD算法合理分配给GPU和CPU来计算的方法充分的利用了GPU和CPU各自的特点和计算能力,有效提高了成像算法的计算效率,满足了准实时的计算需求。研究了斜视条件下的成像机理和CS(Chirp Scaling)成像算法,针对该成像算法中小斜视角和大斜视角下距离徙动校正偏差的问题,进行了详细的理论分析,之后结合CS算法的特点,合理完成内存和显存的分配,相位相乘的同时完成显存数据存储方式的改变,使得基于GPU的CS并行算法具有准实时的计算效率。同时也研究了SAR回波仿真方法,进行了回波仿真算法的并行优化,并提出了一种基于时延离散化的SAR高效回波仿真方法。充分利用GPU和CPU的优点搭建了SAR仿真验证系统,为成像算法性能验证提供了高性能的仿真实验环境。开展了多种成像模式下不同场景的SAR成像处理仿真验证实验研究,对并行优化完成的成像算法进行了功能和性能验证,仿真实验表明基于GPU的SAR并行成像平台具有准实时的性能,有广泛的工程应用前景。

关键词：合成孔径雷达成像算法并行优化统一计算设备架构图像处理器高性能计算仿真验证 RD算法 CS算法

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基于光在生物组织中传输FEM数值求解的性能评估和优化

基于光在生物组织中传输FEM数值求解的性能评估和优化

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作者：陈政西北大学

学位级别：硕士

光学分子影像学具有安全、无创、低成本、高特异性、探针制备储存方便等优势,使其成为现今分子影像技术的研究热点。在光学分子成像领域中,如何准确地描述光在生物组织中的传输并对此进行精确建模及快速求解是首要问题。在众多光传输模... 详细信息

光学分子影像学具有安全、无创、低成本、高特异性、探针制备储存方便等优势,使其成为现今分子影像技术的研究热点。在光学分子成像领域中,如何准确地描述光在生物组织中的传输并对此进行精确建模及快速求解是首要问题。在众多光传输模型中,作为RTE高阶近似,SPN模型成为近年光学分子成像领域研究的重点。由于SPN模型随着阶数N的上升,其计算代价的快速上升限制了它的应用。本文提出一种基于GPU的加速策略,该方法基于NVIDIA公司推出的通用并行计算框架——统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture, CUD A),对整个求解过程中耗时最大的两个模块——刚度矩阵的生成和线性方程组的求解进行并行加速。在充分考虑的CPU和GPU的架构特点后,对程序进行相应的优化,包括对计算任务的分配、对存储器和数据通信的合理使用以及对数据的简单处理,充分体现CPU/GPU混合平台的优势,进一步提高加速效果。最后通过设计实验验证了加速算法的准确性,通过实验对比得到算法的加速比,结果表明该方法具有良好的加速效果。

关键词：简化球谐近似模型统一计算设备架构有限元法并行计算

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基于GPU的索引构建方法研究

基于GPU的索引构建方法研究

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作者：邢科华中科技大学

学位级别：硕士

随着互联网飞速的发展，网络信息量不断增加，为提高实时检索的效率，需要一种快速的索引方法。就搜索引擎而言，对大规模文本构建索引涉及较大的数据量和计算量，会消耗大量计算资源，如何实现海量文本数据高性能索引，是搜索应用中不... 详细信息

随着互联网飞速的发展，网络信息量不断增加，为提高实时检索的效率，需要一种快速的索引方法。就搜索引擎而言，对大规模文本构建索引涉及较大的数据量和计算量，会消耗大量计算资源，如何实现海量文本数据高性能索引，是搜索应用中不可或缺的议题。为提高索引构建的性能，采用了GPU协作计算的模式，利用GPU高效并行计算能力来解决密集计算的问题。为充分利用CPU和GPU的计算优势，分析了索引构建的机制，提出了一种加速索引构建的CPU、GPU的任务协作模型，分解文本索引各个过程，将文本解析、词条索引等可并行化任务交给GPU完成，而读写文件、索引合并等任务则由CPU串行完成。为提高多线程并行计算的效率，根据GPU内存结构特点，设计了基于哈希表的并行索引结构，对每个词条增加了线程独立的频率统计区，在构建索引时，索引词条按不同的索引结构进行分类管理，以减少内存开销。根据词条类型的不同，设计了基于哈希表的立即索引的并行算法，和基于合并的并行索引算法，包括并行词频统计和索引转换的方案。最后，针对GPU并行计算的特点，在并行粒度和指令级进行了优化，进一步提高了索引构建的效率。实验表明，设计的并行索引构建方案适合GPU计算，相应的优化策略也取得了较好的效果，综合比较，GPU并行索引的效率是CPU的五倍。因此，GPU能够提高文本索引构建的效率。

关键词：倒排索引图形处理器统一计算设备架构

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面向CUDA的循环语句源到源并行化研究

面向CUDA的循环语句源到源并行化研究

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作者：孙香玉西北师范大学

学位级别：硕士

近年来，图形处理单元（Graphics Processing Unit，GPU）被广泛用于高性能计算。将GPU用于图形渲染外的计算称为GPU通用计算（General Purpose Computing on GPU，GPGPU）。传统的GPGPU直接用图形学API编程，开发难度大。统一计算设备... 详细信息

近年来，图形处理单元（Graphics Processing Unit，GPU）被广泛用于高性能计算。将GPU用于图形渲染外的计算称为GPU通用计算（General Purpose Computing on GPU，GPGPU）。传统的GPGPU直接用图形学API编程，开发难度大。统一计算设备架构（Compute Unified DeviceArchitecture，CUDA）降低了在GPU上编写并行程序的难度，目前已得到广泛应用。但开发人员在CUDA下手工开发并行程序需要深入了解GPU架构和CUDA模型，难度仍很大。所以降低并行程序的开发难度对于GPU通用计算的推广应用十分重要。本文研究GPU并行程序的自动生成问题，提出了一种面向CUDA的源到源并行化架构STS-CUDA。STS-CUDA可将带循环的可并行化的串行C程序转化为在GPU上并行的CUDAC程序，方便CUDA并行编程。STS-CUDA的工作过程为：先分析可并行化的串行C程序并在其适当位置插入符合STS-CUDA规范的与并行转化有关的指导语句；后通过STS-CUDA识别匹配这些指导语句，转化成对应的CUDA C并行程序。文章研究了STS-CUDA实现并行转化过程中涉及到的任务合理划分、主机端-设备端通信优化、全局存储和共享存储访问优化等方法，最后用实例进行了测试。通过STS-CUDA转化得到的两组矩阵乘法并行化和一组BP算法并行化程序与手写的CUDA并行程序在CUDA下执行得到的结果相近，二者相对于串行程序的加速比也是相近的，证明了提出的STS-CUDA架构的在简化CUDA编程方面的有效性。还可以进一步研究如何减少STS-CUDA中的指导语句以完全屏蔽GPU底层架构，如何在STS-CUDA中加入更多优化方法使转化后的目标代码性能更佳。

关键词：图形处理器 GPU通用计算统一计算设备架构源到源并行化

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利用绘图处理器平行运算实现基频通道模拟与通讯接收机

利用绘图处理器平行运算实现基频通道模拟与通讯接收机

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作者：陈语烟国立台湾大学

学位级别：硕士

绘图处理器(Graphics Processing Unit)经过数代的演进，由只具备固定功能的运算单元渐渐发展而具有高度可程式化的能力。由于绘图处理器通常具有相当高的记忆体频宽，以及极佳的浮点运算能力，因此开始有利用绘图处理器来加速一些非图... 详细信息

绘图处理器(Graphics Processing Unit)经过数代的演进，由只具备固定功能的运算单元渐渐发展而具有高度可程式化的能力。由于绘图处理器通常具有相当高的记忆体频宽，以及极佳的浮点运算能力，因此开始有利用绘图处理器来加速一些非图形处理计算工作的想法，即通用运算绘图处理器(General Purpose Computing on Graphics Processing Units)。然而，并非所有运算皆适合使用绘图处理器加速，于绘图处理器处理之运算需为重复且低资料相依性，即具备高平行化程度之特性。本论文中，将使用统一计算架构(Compute Unified Device Architecture)，也就是NVIDIA公司通用运算绘图处理器的模型，平行化地实现正交分频多工(Orthogonal Frequency-Division Multiplexing)通讯系统中常见的快速傅立叶转换(Fast Fourier Transform)，以及修正传送错误常用的维特比解码器(Viterbi Decoder)。同时也将平行化的概念，应用到基频通道模拟器以及通讯接收机中，将需要耗费大量时间且能够平行化实现之运算，由中央处理器(CPU)移转至绘图处理器(GPU)中处理，而达到加速的目的。于本论文中，除了呈现使用绘图处理器加速之方法与成果外，也将分享绘图处理器程式设计(GPU Programming)之经验。

关键词：通用运算绘图处理器统一计算设备架构欧规数位电视基频数位通讯

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基于图形处理器的数据流并行处理方法研究

基于图形处理器的数据流并行处理方法研究

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作者：王皓大连理工大学

学位级别：硕士

多核CPU和多核GPU的出现意味着并行系统已成为主流处理器芯片。此外,根据摩尔定律,其并行性将不断扩展。这意味着并行计算将会逐渐成为未来科学计算和常规应用程序的主流。相对于价格昂贵的向量处理器和网络通信丌销巨大的MPI标准的并... 详细信息

多核CPU和多核GPU的出现意味着并行系统已成为主流处理器芯片。此外,根据摩尔定律,其并行性将不断扩展。这意味着并行计算将会逐渐成为未来科学计算和常规应用程序的主流。相对于价格昂贵的向量处理器和网络通信丌销巨大的MPI标准的并行计算平台,图形处理器作为一种价格低廉,普及性高,并且拥有强大计算能力和高内存带宽的通用并行计算设备,已经得到国内外学者的广泛关注。数据流作为一种新的数据形态,具有数据快速,连续到达,潜在巨大容量等特点,对数据流处理和挖掘算法提出了更高的要求。如何提高数据流系统的吞吐能力,提高数据流处理和挖掘算法的实时性成为数据流研究领域的一个重要研究问题。本文致力于图形处理器通用并行计算在数据流挖掘领域的应用研究,结合图形处理器通用并行计算和数据流自身的特点,在理论上提出了一个图形处理器数据流并行计算的框架模型,并分别从单数据流和多数据流处理角度研究如何使用图形处理器协助中央处理优化数据流处理过程。针对单数据流,本文提出一种数据流分位数并行维护方法,该法以数据块为单位在系统主存与显存之间交换数据流中的数据元组,并使用图形处理对数据流进行快速并行处理,以基本窗口为单位对滑动窗口进行更新和过期删除,提高了数据流处理的吞吐能力。针对多数据流,文本提出了一种遵循最小数掘交换原则的,跨PCIE总线的四层滑动窗口模型。并利用统一计算设备架构实现了基于图形处理器技术的多数据流概要数据结构的维护框架。采用数据流相关系数的精确计算方法,提出了一种并行多数据流相关系数计算的GPU内核算法。实验证明GPU算法在多数据流相关系数精确计算的实时性上比纯CPU算法有显著优势。该框架可以推广到多数据流挖掘其他研究领域中,如多数据流主分量计算和多数据流聚类分析,具有一定的通用性。

关键词：图形处理器通用计算统一计算设备架构数据流处理并行计算分位数相关系数

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中英混合多模式匹配算法的改进及GPU并行化研究

中英混合多模式匹配算法的改进及GPU并行化研究

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作者：王震湖南大学

学位级别：硕士

随着计算机、通信与网络的飞速发展，信息泄漏等问题受到了越来越多的关注。基于内容的网络信息审计，是保证信息不被泄漏，防止非法信息传播的有效手段，其关键技术为多模式文本匹配。在我国现有的网络环境下，多模式文本匹配将会面临... 详细信息

随着计算机、通信与网络的飞速发展，信息泄漏等问题受到了越来越多的关注。基于内容的网络信息审计，是保证信息不被泄漏，防止非法信息传播的有效手段，其关键技术为多模式文本匹配。在我国现有的网络环境下，多模式文本匹配将会面临中英文混合处理这一特殊难题。传统的多模式匹配在此环境下，则会产生空间膨胀、误匹配或漏匹配等问题。且随着网络数据信息规模的日益增加，对内容审计的实时性有了更高的要求。论文的主要工作包括：（1）在Trie结构的基础上，提出了一种基于节点添加的中英混合多模式匹配算法—NA-Trie。该算法通过添加少量的节点，以避免中文首字节错位匹配等问题。算法能够正确处理模式串同时含有中英文字符这一情况，有效避免错误匹配的发生;并且简化匹配过程，消去了多余的分支语句，使得算法更易于并行加速。给出一种基于记忆化存储状态结果的优化算法，通过预处理所有状态节点，记忆化地保存各状态所能获得的匹配数。该算法降低了匹配算法的时间常数，减少了时间开销，在一定程度上提高了匹配效率。（2）分多个小文本、单个大文本两种情况，利用GPU对多模式匹配进行并行优化。并针对单个大文本情形，给出一种基于文本拆分的并行文本匹配算法。该算法通过预处理以去除中文文本的数据相关性，再进行文本拆分和并行匹配，以大幅提升算法匹配效率。设计并实现了一种基于GPU的通用并行文本匹配原型系统，该原型系统模块化了并行匹配过程，提供了统一的函数接口。研究人员只需将自己的核心匹配代码嵌入到接口函数中，即可完成多模式匹配算法的并行优化。该原型系统简化了编码过程，提高了开发效率。

关键词：内容审计多模式匹配中英文混合图形处理单元并行计算统一计算设备架构

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