Ange skärningspunkten är kärnan i en mängd olika problem, t.ex. ofta itemset gruvdrift och sparse boolean matris multiplikation. Det är välkänt att stora hastighetsvinster, för vissa beräkningsproblem, kan uppnås genom att använda en grafikprocessor (GPU) som en massivt parallell datorenhet. GPU kräver dock mycket regelbunden kontroll flöde och minnesåtkomst mönster, och av denna anledning tidigare GPU metoder för skärande uppsättningar har använt en enkel bitmap representation. Denna representation kräver alltför mycket utrymme på glesa datamängder. I detta dokument presenterar vi en ny datalayout, BATMAP, som är särskilt väl lämpad för parallell bearbetning, och är kompakt även för glesa data. Frekvent itemset gruvbrytning är en av de viktigaste tillämpningarna av set skärningspunkt. Som en fallstudie om potentialen hos BATMAPs fokuserar vi på frekventa parbrytningar, vilket är ett centralt specialfall av frekventa itemetbrytningar. Den viktigaste slutsatsen är att vår metod kan uppnå hastigheter över både Apriori och FP-tillväxt när antalet olika poster är stort, och tätheten i problemet instans är över 1%. Tidigare implementationer av frekventa itemset gruvdrift på GPU har inte kunnat visa upp hastigheter över de bästa enkelgängade implementationer.
Amossen m.fl. REF presenterade en ny datalayout BatMap för att representera bitsträngar.
A New Data Layout for Set Intersection on GPUs
{'venue': '2011 IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium', 'journal': '2011 IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}