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文檔簡介
1、近年來,信息技術(shù)的迅猛發(fā)展和普及應(yīng)用所帶來的數(shù)據(jù)爆炸性增長,對現(xiàn)有的數(shù)據(jù)處理技術(shù)提出了新的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)的規(guī)模之大,使得現(xiàn)有的串行計算方法難以在可接受的時間內(nèi)快速完成其處理和計算。為了提高處理效率,需要利用高性能計算技術(shù),使用分而治之的并行計算模型來支撐大數(shù)據(jù)處理。而GPU由于其強(qiáng)大的并行計算能力、高吞吐率以及高性價比,已經(jīng)成為高性能計算領(lǐng)域的主流加速器。
但是,目前基于GPU的高性能計算技術(shù)對GPU的計算能力的利用不夠充分,難
2、以應(yīng)對大數(shù)據(jù)環(huán)境下的并行計算。另外,在一些實(shí)際應(yīng)用場景中,需要用戶熟悉GPU程序開發(fā)細(xì)節(jié),使得高性能計算系統(tǒng)的易用性受到影響。
因此,本文中選取大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于GPU的高性能計算的兩個方面進(jìn)行研究:
(1)對基于GPU的高性能計算技術(shù)中的并行計算模型進(jìn)行研究與改進(jìn):
MapReduce是一種適用于大數(shù)據(jù)處理的分布式計算模型,但其計算能力受到硬件設(shè)備的限制。因此,以MapReduce模型為基礎(chǔ),借助GPU的強(qiáng)
3、大硬件并行能力,設(shè)計并實(shí)現(xiàn)了一種基于MapReduce的GPU并行計算模型——GSMR模型。實(shí)驗(yàn)顯示,GSMR與同類模型相比達(dá)到良好的加速比,并具有可擴(kuò)展性。
?。?)對GPU高性能計算技術(shù)的具體應(yīng)用進(jìn)行研究,涉及兩項(xiàng)問題:
研究大數(shù)據(jù)環(huán)境下傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)發(fā)設(shè)備進(jìn)行IP報文處理時所面臨的吞吐率不足問題,提出一種基于GPU的并行報文分類方法,并對不同類型報文分類算法的并行化及優(yōu)化方法進(jìn)行分析。實(shí)驗(yàn)顯示該方法能夠有效提高報文處
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