【技术实现步骤摘要】
本技术属于文本数据挖掘系统领域，尤其是一种可以应用于各种行业的基于 GPU的文本数据挖掘系统。
技术介绍
1999-2000年间，计算机科学家，与诸如医疗成像和电磁等领域的研究人员，开始 使用GPU(图形处理器)来运行通用计算应用程序。他们发现GPU(图形处理器)具备的卓越 浮点性能可为众多科学应用程序带来显著的性能提升。这一发现掀起了被称作GPGPU(图 形处理器通用计算)的浪潮。GPU的处理核心SP基于传统的处理器核心设计，能够进行整数，浮点计算，逻辑运 算等操作，从硬体设计上看就是一种完全为多线程设计的处理核心，拥有复数的管线平台 设计，完全胜任每线程处理单指令的工作。GPU内的线程分成多种，包括像素、几何以及运算三种不同的类型，在三维图像处 理模式下，大量的线程同时处理一个渲染以达到最大化的效率，所以像GTX 200 GPU的核心 内很大一部分面积都作为计算之用，和CPU上大部分面积都被缓存所占据有所不同，大约 估计在CPU上有20%的晶体管是用作运算之用的，而GTX 200 GPU上有80%的晶体管用作 运算。GPU处理的首要目标是运算以及数据吞吐量，...
【技术保护点】
一种基于ＧＰＵ的文本数据挖掘系统，其特征在于，包括终端工作站、交换机、主机服务器和存储阵列，所述主机服务器设置有ＣＰＵ和ＧＰＵ，所述ＧＰＵ设有通用并行计算模块，所述交换机分别与主机服务器、存储阵列，终端工作站连接；所述的通用并行计算模块设置有统一计算架构单元。
【技术特征摘要】
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