【摘 要】
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随着计算机技术的发展,计算机系统所需处理的数据量不断增长,数据压缩成为解决该问题的关键技术。然而目前大部分压缩算法只能在CPU上使用,不能应用GPU的并行计算性能,其并行化进展缓慢,部分压缩算法仍然是单线程,实际中使用的GPU压缩算法更是匮乏。因此本文提出了一种可以在NVIDIA GPU上实现的并行压缩算法,对于文本文件,在保证压缩率处于较好水平的同时,也能达到较高的压缩速度。该算法在enwik8
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随着计算机技术的发展,计算机系统所需处理的数据量不断增长,数据压缩成为解决该问题的关键技术。然而目前大部分压缩算法只能在CPU上使用,不能应用GPU的并行计算性能,其并行化进展缓慢,部分压缩算法仍然是单线程,实际中使用的GPU压缩算法更是匮乏。因此本文提出了一种可以在NVIDIA GPU上实现的并行压缩算法,对于文本文件,在保证压缩率处于较好水平的同时,也能达到较高的压缩速度。该算法在enwik8数据集上达到了0.241的压缩率和140MB/s的压缩速度,在该数据集上与压缩率相近的常用压缩软件相比,本算法的压缩速度是7z的36倍、rar的3.7倍。为了达到以上性能本文主要进行了以下研究:（1）探索了在有限的计算量下提高压缩率的方法。为了细化上下文的阶数,对N阶上下文使用决策树建模,获得了比单独使用N阶上下文更好的结果。然后分别对N阶上下文和决策树给出的概率进行加权融合,使用随机梯度下降法进行训练,使压缩率进一步优化。针对上下文具有不同的采样次数和信息熵的特性,对使用随机梯度下降的加权融合进行改进,使用采样次数和信息熵生成了二维的权重矩阵,获得了更好的压缩率,在enwik8数据集上压缩率超过了常用压缩格式。（2）在GPU上实现了压缩算法,通过BWT变换和0阶熵编码来完成压缩。为了提高对字符串的比较速度,使用Manber-Myers倍增算法进行BWT变换。为了降低对少量数据进行多次重新排序造成的影响,对原算法进行改进,使用归并排序来对这些数据进行排序,使后缀数组排序速度变为原来的2.9倍。同时本文实现了GPU上的区间编码,并用二分查找来优化解码速度,通过减少访存次数优化了编解码的速度。为了解决每个线程的共享内存的大小小于字符数量的问题,使用有限的码表节省共享内存的使用,提高了统计的速度。为了对不同长度的历史信息进行加权,对统计结果使用指数函数更新,提高了压缩率。对统计和编解码的速度进行了测试,统计和编码的速度达到了2.38GB/s,统计和解码的速度达到了1.20GB/s。
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