计算机研究与发展

作者：冯佳颖,张小旺,冯志勇,

关键词：资源描述框架, SPARQL查询处理, 子图同构, 类型同构, 图像处理单元,

资源描述框架(resourcedescriptionframework,RDF)作为W3C(WorldWideWebConsortium)组织提出的语义网数据规范，描述了资源及其之间的关系.随着RDF数据规模不断增加，高效地检索RDF数据成为当前面临的重大挑战.在RDF数据上的查询响应问题可以被简化为子图同构问题.作为子图同构的重要部分，类型同构(type-isomorphism)在处理部分RDF查询，如星状查询和链状查询等，具有较高的性能.目前，现有解决类型同构的方法匹配效率均依赖于CPU的计算能力.近年来，图像处理单元(graphicprocessingunits,GPU)的发展提高了图数据处理的性能.与CPU相比，GPU多处理器具有高并发、易扩展以及价格成本低等优势.由于CPU处理大规模RDF数据的计算能力有限，提出一种基于GPU的RDF类型同构算法，使类型同构问题在GPU架构上通过并行的方式解决.最后，实现了基于GPU的RDF类型同构算法，并在基准数据集LUBM上对该算法进行性能测试，实验结果表明:该算法显著优于基于CPU架构的算法.

来源：2018年第3期

《计算机研究与发展》期刊编辑部

查看计算机研究与发展杂志2018年第3期