본 논문은 대규모 추론 작업에서 성능 저하를 야기하는 CPU 기반의 기존 논리 프로그래밍의 한계를 극복하기 위해 GPU 가속을 활용한 새로운 접근 방식을 제시한다. GPU의 고처리량 행렬 연산 능력을 활용하여 부울 행렬 논리 프로그래밍(BMLP)을 기반으로, 선형 이항 순환 데이터로그 프로그램에 대한 하향식 추론을 위한 두 가지 GPU 가속 BMLP 알고리즘을 제안한다. 이진술어를 사용하는 일반적인 선형 순환을 지원하도록 BMLP 이론적 프레임워크를 확장하고, 대규모 방향 그래프의 도달 가능성 쿼리 및 Freebase 15K 데이터셋에 대한 실험 결과를 통해 기존 최첨단 시스템보다 1~4자릿수의 속도 향상을 달성함을 보여준다. 이는 부울 행렬 기반 추론이 현대 하드웨어에서 논리 프로그래밍의 확장성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있음을 입증한다. 소스 코드는 https://github.com/lun-ai/BMLP.git 에서 확인 가능하다.
