CPU-GPU异构环境下的大规模商品知识查询处理

摘要

知识图谱是将无结构的知识进行结构化表示和组织的有效途径,已经成为支持众多智能应用的基础设施.然而,与商品相关的知识通常呈现出海量性、异质性和层次性的特点,这对现有基于关系模型和图模型的知识查询处理方法提出了挑战.针对商品知识的这些特点,本文设计与实现了一种利用CPU和GPU协同计算的商品知识查询处理方法.首先,为了充分发挥GPU的并行计算能力,提出了一种基于稀疏矩阵的商品知识存储策略,并针对商品知识进行存储优化;其次,根据稀疏矩阵的存储结构设计了一种查询转换方式,将SPARQL查询转化为对应的矩阵计算,并将连接查询算法扩展到GPU上进行加速.为了验证所提出方法的有效性,我们在LUBM数据集和一个半合成的商品数据集上进行了一系列的实验.结果表明,本文提出的方法,不仅在海量商品知识下相对于现有RDF查询引擎在检索效率上有较大提升,而且在通用的RDF标准数据集上也能取得较好的检索性能,并验证了GPU加速查询处理的有效性.

关键词

商品知识 / 异构环境 / RDF数据 / 查询处理