基于GPU-Hadoop的并行计算框架研究与实现

• 作者: 刘其成 张凯 秦勃
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 云计算 图形处理器 并行计算 Hadoop 海洋流场可视化 MapReduce
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 2548-2550,2556
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.72
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.08.076

摘要

针对原生的Hadoop云平台处理海洋环境信息可视化效率不高的问题,提出了一种GPU嵌入Hadoop云平台的并行计算框架.该框架以原生Hadoop为基础,GPU并行计算与MapReduce相结合,实现了高效的海洋流场可视化和特征可视化.实验结果表明,提出的并行计算框架在处理数据密集型和计算密集型的海洋数据的效率上优于原生的Hadoop云平台,可达到6～8倍的加速比.因此,提出的云平台框架可以有效提高海洋信息可视化的计算效率,对我国海洋事业的信息可视化发展具有重要的推动作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦勃	中国海洋大学信息科学与工程学院	39	188	9.0	11.0
2	张凯	中国海洋大学信息科学与工程学院	52	343	10.0	17.0
3	刘其成	烟台大学计算机学院	32	275	9.0	15.0