雪城大学博士论文：用 GPU 加速逻辑推理，突破传统 CPU 瓶颈
moyix · x · 2026-08-10
雪城大学的一篇博士论文探讨了如何将现代高性能计算（HPC）硬件（尤其是 GPU）应用于大规模逻辑推理任务。
论文指出，传统的逻辑查询语言（如 Datalog）在处理静态程序分析、逆向工程等工业级任务时，面临着单节点 CPU 内存带宽不足和并行吞吐量低的瓶颈。此外，传统的连接算法在处理复杂查询时容易耗尽内存。
为此，作者提出了四种全新的 Datalog 引擎，通过协同设计存储布局、索引策略和连接算法，使其完美适配 GPU 的 SIMT 执行模型。研究证明了无锁的 GPU 原生评估在性能上可以显著超越当前最先进的 CPU 基线方案。
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