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基于GPU的RDF类型同构并行算法
资料介绍
资源描述框架(resource description framework,RDF)作为W3C(World Wide Web Consortium)组织提出的语义网数据规范,描述了资源及其之间的关系.随着RDF数据规模不断增加,高效地检索RDF数据成为当前面临的重大挑战.在RDF数据上的查询响应问题可以被简化为子图同构问题.作为子图同构的重要部分,类型同构(type-isomorphism)在处理部分RDF查询,如星状查询和链状查询等,具有较高的性能.目前,现有解决类型同构的方法匹配效率均依赖于CPU的计算能力.近年来,图像处理单元(graphic processing units,GPU)的发展提高了图数据处理的性能.与CPU相比,GPU多处理器具有高并发、易扩展以及价格成本低等优势.由于CPU处理大规模RDF数据的计算能力有限,提出一种基于GPU的RDF类型同构算法,使类型同构问题在GPU架构上通过并行的方式解决.最后,实现了基于GPU的RDF类型同构算法,并在基准数据集LUBM上对该算法进行性能测试,实验结果表明:该算法显著优于基于CPU架构的算法.
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