gpu加速的分段top-k查询算法

？现有top-k查询优化算法无法充分利用图形处理器(gpu)强大的并行吞吐量及时获取查询结果,为此提出了一种基于统一计算设备架构(cuda)模型的大规模分段查询算法。通过划分查询过程以及采用分段并行处理策略,该算法可最大限度地提升查询过程中的计算和比较效率。实验结果表明,与4线程多核优化算法相比,所提算法具有明显的性能优势，当有序列表数量为6,遍历步长为120时,性能达到最优,此时比多核算法快40倍。