利用GPU的R树细粒度并行STR方法批量构建

Geomatics and Information Science of Wuhan University(2014)

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摘要
大数据时代,需要对海量空间数据更快速地建立高效索引,使用递归排序网格(STR )方法构建的 R树具有优秀的查询性能,但构建效率不高。本文利用基于计算机图形处理器(GPU)的通用计算具有细粒度可并行性的特点,提出了一种基于STR算法的R树GPU 并行构建算法,使用线性数据结构存储R 树,并且用整体排序代替分段排序,细化算法的并行粒度。实验结果表明,同CPU 算法相比,本文算法的加速比最高可达27倍,并且呈现出随着数据量增大而变大的趋势。本文算法充分利用GPU 的并行处理能力,高效构建了性能优越的R树空间索引。
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