摘要：OpenFlow的出现提高了现有网络的服务质量（QoS），但在处理海量数据时存在网络会话识别效率低、网络报文转发路径不佳等缺点。在OpenFlow的研究基础上，提出了海量网络数据处理（GOMDI）模型，通过将GPU并行计算、生物序列算法和机器学习方法相融合，设计出GOMDI网络会话匹配算法和路径选择算法。实验结果表明，GOMDI网络会话匹配算法与CPU环境相比加速比提升了近300；路径选择算法中网络丢包率低于5%，网络延时小于20ms。因此，GOMDI模型可有效地提升网络性能，满足大数据环境下实时处理海量信息的需求。

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