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基于众核硬件的模式匹配算法加速技术研究的任务书
一、任务背景
随着信息技术的飞速发展，数据处理成为了一项重要而繁琐的工作。在海量数据的应用场景下，模式匹配是一种必要的数据处理技术。然而，传统的模式匹配算法往往运算速度慢、消耗计算资源多，难以应对大规模数据的处理需求。
为了解决传统模式匹配算法的问题，利用众核硬件实现模式匹配算法是一个值得探究的方向。众核处理器具有高性能、低功耗等优点，因此在大规模数据处理方面具有很大潜力。通过在众核硬件平台上利用并行计算技术加速模式匹配算法，能够更加高效地完成数据处理任务。
二、任务目标
本项目研究基于众核硬件的模式匹配算法加速技术，具体任务目标如下：
1.分析现有模式匹配算法在众核硬件平台上的适用性，选取合适的算法作为加速模型的基础；
2.在众核硬件平台上实现基于模式匹配算法的并行计算模型，通过多线程、数据分割、数据并行等技术加速算法的执行速度；
3.通过实验验证基于众核硬件的模式匹配算法加速模型的正确性和性能，并与传统算法进行对比分析；
4.优化算法性能，探究更多的算法加速方法，提高算法的执行效率。
三、任务内容
1.模式匹配算法研究
(1)概述传统模式匹配算法及其在众核硬件平台上的应用情况；
(2)基于核心子串的高效模式匹配算法研究，并对其在众核处理器上的加速优化进行探究。
2.众核处理器并行计算模型构建
(1)分析众核硬件平台的架构特点，设计并行计算模型；
(2)实现多线程模型、数据分割模型、数据并行模型等多种并行计算技术，提高算法的执行效率。
3.实验验证
(1)在众核硬件平台上实验，分析加速效果并与传统算法进行性能对比分析；
(2)验证基于众核硬件的模式匹配算法加速模型的正确性和可行性；
(3)探究更多的算法加速方法，优化算法性能。
四、预期成果
1.基于众核硬件的模式匹配算法加速技术研究报告，包括研究背景、任务目标、任务内容、方法、实验结果分析等；
2.基于众核硬件的模式匹配算法加速模型实现源代码；
3.实验数据及分析报告。
五、进度计划
1.第一阶段（1个月），确定研究方向和基本思路；
2.第二阶段（2个月），完成模式匹配算法研究和算法并行化的模型构建；
3.第三阶段（1个月），实现算法加速模型功能验证和性能测试；
4.第四阶段（1个月），对算法加速模型进行优化和性能测试；
5.第五阶段（1个月），撰写研究报告和技术文档，最终提交任务结果。
六、参考文献
1.KavithaM.,ThanuskodiK.ImplementationofImprovedExactPatternMatchingAlgorithmUsingFPGA[J].WirelessPersonalCommunications,2019,106(2):615-621.
2.WeiL.,TongL.,TanC.,etal.AnLSTM-basedmethodfortextsimilaritymeasurementusingmultiplekernelmethodsonGPU-Clusters[C]//2019IEEEInternationalConferenceonBigDataandSmartComputing(BigComp).IEEE,2019:1-8.
3.WenH.,LiuZ.,HuangY.,etal.ParallelismandscalabilityindeeplearningframeworksonGPUvs.CPUclusters[C]//2017IEEE/ACM25thInternationalSymposiumonQualityofService(IWQoS).IEEE,2017:1-2.