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题名GPU无锁跳步哈希表
被引量:1
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作者
张娟
孙建伶
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机构
浙江大学计算机科学与技术学院
阿里巴巴-浙江大学前沿技术联合研究中心
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2019年第6期928-940,共13页
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文摘
由于GPU具有卓越的并行加速能力,将通用的内存索引结构应用于GPU成了一个新的研究方向。目前,针对GPU进行优化的支持并发访问且可动态更新的内存索引结构还比较少。提出一种支持并发访问且可动态更新的GPU无锁跳步哈希表(GPU lock-free hopscotch Hash table,GLHT),采用全局内存配合原子操作以及特定的并发控制策略,在实现并发访问和无锁特性的同时,保证了读操作的无等待特性。GLHT结合高效的GPU内存合并访问和warp协同工作共享策略,获得了很高的并行加速能力。与现有CPU跳步哈希表相比,具有4~9倍的性能优势;比采取预先分配内存的GPU无锁链式哈希表更加灵活,并且在写操作较重的工作负载中获得了更好的性能。
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关键词
跳步哈希表
合并访问
warp协同工作共享策略
atomicCAS
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Keywords
hopscotch Hash table
coalesced access
warp-cooperative work sharing strategy
atomicCAS
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分类号
TP311.1
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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