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影像数据分布并行计算处理平台体系架构研究
被引量:
3
1
作者
朱嘉舟
邵培南
陈景
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期60-66,74,共8页
遥感影像数据并行处理系统大多依赖于国外商用产品,而国内自主化并行计算处理系统的任务流程化支撑能力以及并行计算性能难以适应规模化生产。为此,基于Hadoop的HDFS,MapReduce集群并行架构、CPU和GPU协同并行处理、内存映像、BMP等技术...
遥感影像数据并行处理系统大多依赖于国外商用产品,而国内自主化并行计算处理系统的任务流程化支撑能力以及并行计算性能难以适应规模化生产。为此,基于Hadoop的HDFS,MapReduce集群并行架构、CPU和GPU协同并行处理、内存映像、BMP等技术,提出流程驱动执行的高性能分布式并行计算处理平台体系架构。实验结果表明,工作站集群和工作站内多粒度混合的并行计算架构提高了平台并行处理性能,为海量遥感影像数据产品的批量生产提供一种自主化解决方案。
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关键词
大数据
Hadoop架构
HADOOP分布式文件系统
MAPREDUCE框架
GPU并行计算
下载PDF
职称材料
题名
影像数据分布并行计算处理平台体系架构研究
被引量:
3
1
作者
朱嘉舟
邵培南
陈景
机构
中国电子科技集团公司第三十二研究所
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期60-66,74,共8页
文摘
遥感影像数据并行处理系统大多依赖于国外商用产品,而国内自主化并行计算处理系统的任务流程化支撑能力以及并行计算性能难以适应规模化生产。为此,基于Hadoop的HDFS,MapReduce集群并行架构、CPU和GPU协同并行处理、内存映像、BMP等技术,提出流程驱动执行的高性能分布式并行计算处理平台体系架构。实验结果表明,工作站集群和工作站内多粒度混合的并行计算架构提高了平台并行处理性能,为海量遥感影像数据产品的批量生产提供一种自主化解决方案。
关键词
大数据
Hadoop架构
HADOOP分布式文件系统
MAPREDUCE框架
GPU并行计算
Keywords
big data
Hadoop architecture
Hadoop Distributed File System (HDFS)
MapReduce framework
GPU parallel computing
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
影像数据分布并行计算处理平台体系架构研究
朱嘉舟
邵培南
陈景
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017
3
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