基于MapReduce和GPU双重并行计算的云计算模型

• 作者: 曾青华 袁家斌
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 云计算 MapReduce模型 GPU 高性能计算
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 算法与分析
• 页码范围: 333-336
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 3877字
• 语种: 中文

摘要

由于MapReduce模型进行Map和Reduce操作时需要频繁的CPU计算,面对大量并行计算任务时,CPU占用率甚至达到百分之百.而GPU有比CPU更好的并行计算能力,适度使用GPU,可降低了CPU的占用时间,又能用GPU的参与来平衡系统的计算能力.论文结合GPU技术和MapReduce技术的不同优势,设计出一种基于MapReduce和GPU双重并行计算的云计算模型.通过理论建模与实验验证,结果表明此模型可实现多GPU的MapReduce任务并行处理,提高了高性能计算的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁家斌	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	62	593	10.0	23.0
2	曾青华	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	3	44	3.0	3.0