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压缩技术被广泛应用于数据存储和传输中,然而由于其内在的串行特性,大多数已有的基于字典的压缩与解压缩算法被设计在CPU上串行执行。为了探究使用图形处理器(graphic processing unit,GPU)对压缩与解压缩过程潜在性能的提升,结合合并内存访问与并行组装的技术,基于CUDA(compute unified device architecture)平台研究了两种并行压缩与解压缩方法:基于字典的无状态压缩和基于字典的LZW压缩。实验结果表明,与传统的单核实现比较,所提方法能够显著改善已有的