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基于GPU-Hadoop的并行计算框架研究与实现
被引量:
11
1
作者
张凯
秦勃
刘其成
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第8期2548-2550,2556,共4页
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...
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。
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关键词
云计算
图形处理器
并行计算
HADOOP
海洋流场可视化
MAPREDUCE
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职称材料
题名
基于GPU-Hadoop的并行计算框架研究与实现
被引量:
11
1
作者
张凯
秦勃
刘其成
机构
中国海洋大学信息科学与工程学院
烟台大学计算机学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第8期2548-2550,2556,共4页
基金
海洋公益性行业科研专项经费资助项目(201105033)
山东省自然科学基金资助项目(ZR2012FL07)
文摘
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。
关键词
云计算
图形处理器
并行计算
HADOOP
海洋流场可视化
MAPREDUCE
Keywords
cloud computing
GPU
parallel computing
Hadoop
ocean flow visualization
MapReduce
分类号
TP391.72 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GPU-Hadoop的并行计算框架研究与实现
张凯
秦勃
刘其成
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014
11
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