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摘要:
应用于高性能计算领域的通用GPU拥有强大的并行计算能力,以通用GPU作为主处理器的数据分析系统相较于传统数据库能够提供更好的性能.在大数据场景下,如何根据CPU和GPU的资源在处理器之间合理分配工作负载是亟待解决的问题.提出了一种CPU-GPU异构数据分析系统上的负载均衡处理策略.该策略采用流水线模型将工作负载分解,基于流水线设计了负载均衡模型,将工作负载合理分配至异构处理器,减少系统总执行时间开销,实现了性能提升.实验结果表明,提出的基于流水线的负载均衡模型能适应不同查询请求下的不同数据量场景,具有良好的性能.
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文献信息
篇名 面向CPU-GPU异构系统的数据分析负载均衡策略
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 GPU 异构负载均衡 流水线并行 数据分析处理
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目 高性能计算
研究方向 页码范围 417-423
页数 7页 分类号 TP303
字数 5661字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2019.03.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄皓 华东师范大学数据科学与工程学院 2 1 1.0 1.0
2 王嘉伦 华东师范大学数据科学与工程学院 2 1 1.0 1.0
3 翁楚良 华东师范大学数据科学与工程学院 4 2 1.0 1.0
4 孙婷婷 华东师范大学数据科学与工程学院 1 1 1.0 1.0
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2019(1)
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研究主题发展历程
节点文献
GPU
异构负载均衡
流水线并行
数据分析处理
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
8622
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11
总被引数(次)
59030
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