%A 张常志,牟澄,黄小红,马严 %T 基于GPU的LCS算法加速机制研究与实现 %0 Journal Article %D 2013 %J 通信学报 %R 10.3969/j.issn.1000-436x.2013.Z2.003 %P 9-13 %V 34 %N Z2 %U {https://www.infocomm-journal.com/txxb/CN/abstract/article_161515.shtml} %8 2013-12-25 %X

协议特征识别技术中用到了一种重要的LCS算法,它是一种字符串比对算法,提取出字符串中的最长连续公共子串。然而,通过理论分析和实验表明:这个查找过程是一个时间复杂度较高的运算过程,如果输入的数据分组比较大,那么运行的时间将会非常长,为此不得不控制输入数据分组的大小和数量,这严重限制了所采用样本集的大小。提出了基于GPU对LCS运算实现加速的方法。在此基础上搭建和配置了CUDA平台,在此平台下研究井实现了LCS算法的井行性。通过对LCS算法在CUDA下井行性的研究,有效地加快了LCS算法的运行速度。实验结果表明,GPU下LCS算法的运行效率比CPU有了显著的提高。