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GBLHT:一种GPU加速的批量插入线性哈希表被引量：2: 2012年; 为改善线性哈希表这一有效索引结构的插入性能,在分析现有方法的基础上,结合CUDA并行编程模型,设计并实现了一种基于GPU的批量插入线性哈希表GBLHT;借助原子函数atomicAdd,GBLHT可以充分利用GPU强大的并行吞吐量来实现大规模记录的无锁批量插入;通过实验对比传统串行插入方法、CPU批量插入方法以及GBLHT的插入性能,发现在不同参数设置条件下,GBLHT的插入性能比传统串行方式提升了7～14倍,与4线程的CPU批量插入方法相比则提升了3～6倍.; 黄玉龙奚建清张平健方晓霖刘勇; 关键词：图形加速器 GPU通用计算

基于多核处理器的数据并行访问技术优化研究: 缓存是计算机领域提高应用性能的经典方法，合理的缓存结构能够减少IO开销，提高系统性能。现有的数据库缓存结构以传统的页缓存和块缓存为主，仅考虑数据的访问频率信息。实际应用中，数据查询之间往往具有一定的语义局部性。合理地利用...; 方晓霖; 关键词：多核处理器语义缓存并行处理; 文献传递

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方晓霖