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　　四川大学硕士学位论文I基于GPU的哈希表建立及其应用哈希技术已被广泛应用于各个领域，如错误校正、语音识别、信息安全、计算机密码学、电子商务、病毒检测等领域，但随着各个领域的发展，建立哈希表的速度及数据查找速度并不能满足需求。近年来图形处理器GPU构架的不断发展，以CUDA为代表的GPU通用计算的普及，在很多应用中获得几倍、几十倍、乃至上百倍的加速比，所以利用CUDA快速地构建各类哈希表并且应用于各个领域具有重要的实际意义。本文以并行建立哈希表算法为研究对象，详细分析了各种建立哈希表的方法，在充分理解CUDA并行原理基础上，实现了开地址法、链地址...

　　四川大学硕士学位论文I基于GPU的哈希表建立及其应用哈希技术已被广泛应用于各个领域，如错误校正、语音识别、信息安全、计算机密码学、电子商务、病毒检测等领域，但随着各个领域的发展，建立哈希表的速度及数据查找速度并不能满足需求。近年来图形处理器GPU构架的不断发展，以CUDA为代表的GPU通用计算的普及，在很多应用中获得几倍、几十倍、乃至上百倍的加速比，所以利用CUDA快速地构建各类哈希表并且应用于各个领域具有重要的实际意义。本文以并行建立哈希表算法为研究对象，详细分析了各种建立哈希表的方法，在充分理解CUDA并行原理基础上，实现了开地址法、链地址法、杜鹃哈希法实时并行建立哈希表以及验证说明LSH算法转低维向量后的保距性，并在此基础上拓展出相关应用。在字符串去重应用中，核心思想是通过字符串哈希函数聚类相同哈希值的字符串，再利用并行思想两两字符串精确比较，最终去掉在给定字符串数据集中重复的字符串。在纹理合成应用中，核心思想是高维相类似的向量经过LSH哈希算法转低维向量后，低维向量之间能有一定概率地保证相似性。在查找相似性KKN应用中，核心思想是高维向量利用LSH算法得到的低维向量后，再转化为一维哈希值，再结合杜鹃哈希建表，最终利用杜鹃哈希表查找出相似性KNN。相比于已有算法，本文工作的优点在于利用CUDA强大的并行能力加速实现各类应用，挖掘各类应用的并行可能，提高运算效率。本文基于GPU分类讨论各哈希算法并行建表及其应用，主要工作内容如下：1. 阐述开地址哈希法中碰撞发生时三种不同的处理方式，并针对这三种不同处理方式分别在CPU平台和GPU平台实现开地址法建立哈希表，最后做出两平台的效率对比。2. 阐述链地址哈希法中处理碰撞的方式，在GPU上通过链地址法建立哈希表，并应用于字符串去重；作为对比实验，在CPU上利用Trie树实现字符串去重，最后进行两者之间的效率比较，以及做出在GPU上利用链地址法建立哈希表的优缺点分析。3. 阐述LSH算法与基于像素点的纹理合成TSVQ算法，并提出用LSH算法应用于纹理合成，验证说明LSH算法把高维向量转低维后仍然保距，最后进行TSVQ算法与LSH算法在纹理合成应用中的效果的对比。 4. 阐述杜鹃哈希法处理碰撞的方式，分析串行杜鹃哈希建哈希表与在GPU上并行建表的不同，并在GPU上实现杜鹃哈希建立哈希表，最后结合LSH算法实现近似KNN查找的应用。