2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
已閱讀1頁(yè),還剩60頁(yè)未讀 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、隨著信息科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,大規(guī)模海量數(shù)據(jù)應(yīng)運(yùn)而生,針對(duì)海量數(shù)據(jù)的傳輸和計(jì)算,單節(jié)點(diǎn)的計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力成為了數(shù)據(jù)處理的瓶頸,越來(lái)越多有價(jià)值的數(shù)據(jù)難以被單一的機(jī)器使用。鑒于集群具有的超級(jí)計(jì)算能力和廉價(jià)的成本優(yōu)勢(shì),使得大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)和科學(xué)計(jì)算等的高性能計(jì)算得以向前邁進(jìn)。與此同時(shí),現(xiàn)代圖形處理單元與多核心架構(gòu)已經(jīng)成為通用并行計(jì)算平臺(tái),可以極大地加快科學(xué)應(yīng)用。同時(shí)擁有萬(wàn)億次峰值計(jì)算能力的多GPU工作站可加速計(jì)算和處理海量數(shù)據(jù)。如今并行計(jì)算如火如荼

2、,有傳統(tǒng)的基于網(wǎng)格和硬盤的計(jì)算方式,還有現(xiàn)在流行的基于HDFS和內(nèi)存的計(jì)算方式。由于傳統(tǒng)的并行編程模型的局限性,也對(duì)新的并行編程框架提出了更高的要求。
  Hadoop Mapreduce是一種目前最為流行的開(kāi)源分布式計(jì)算框架,它支持TB以上級(jí)別數(shù)據(jù)處理,廣泛應(yīng)用于由上千上萬(wàn)個(gè)商用機(jī)器組成的大型集群上。然而由于Mapreduce多次從文件系統(tǒng)讀取同一數(shù)據(jù),導(dǎo)致磁盤I/O訪問(wèn)速度緩慢。正是在節(jié)省成本和實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)可擴(kuò)展性需求的催化下,S

3、park的概念應(yīng)運(yùn)而生,且被認(rèn)為是解決目前大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理的較好的方案。美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校AMP實(shí)驗(yàn)室研發(fā)了Spark框架,針對(duì)迭代式算法或者交互式查詢中Mapreduce反復(fù)讀寫文件系統(tǒng)從而效率低下的問(wèn)題,通過(guò)對(duì)內(nèi)存行為進(jìn)行建模與分析,對(duì)內(nèi)存的使用進(jìn)行了決策自動(dòng)化以及替換策略優(yōu)化。提高了任務(wù)在資源有限情況下的運(yùn)行效率,以及在不同集群環(huán)境下任務(wù)效率的穩(wěn)定性。
  本文研究Spark下MPF/GPU并行計(jì)算處理機(jī)制的主要目標(biāo)

4、是有效的提高分布式環(huán)境的開(kāi)發(fā)效率,并且在性能方面與原有實(shí)現(xiàn)相當(dāng)。針對(duì)目前分布式并行計(jì)算MPI、高性能計(jì)算GPU、任務(wù)和資源如何分配達(dá)到高效合理利用的問(wèn)題。通過(guò)實(shí)驗(yàn)室現(xiàn)有的開(kāi)發(fā)環(huán)境,探討在新興開(kāi)發(fā)框架Spark架構(gòu)下,高效合理的分配任務(wù)和資源。本文開(kāi)發(fā)的架構(gòu)既充分利用了Spark集群對(duì)于任務(wù)調(diào)度和資源管理的優(yōu)勢(shì),又將原有的MPI任務(wù)和GPU任務(wù)合理嵌入Spark框架中。
  Spark下MPI/GPU并行計(jì)算處理機(jī)制的流程主要是,客

5、戶端在Master節(jié)點(diǎn)上將數(shù)據(jù)上傳到HDFS上并將程序分發(fā)到各個(gè)節(jié)點(diǎn)上。Spark提交Job任務(wù)到Y(jié)arn上,Yarn上的應(yīng)用程序管理器負(fù)責(zé)管理整個(gè)應(yīng)用程序,識(shí)別MPI任務(wù)還是GPU任務(wù),Spark將MPI任務(wù)或者GPU任務(wù)進(jìn)一步分配給各個(gè)節(jié)點(diǎn)。同時(shí)調(diào)用相應(yīng)的MPI程序或GPU程序,各節(jié)點(diǎn)定時(shí)向Yarn匯報(bào)本節(jié)點(diǎn)上的資源使用情況和運(yùn)行狀態(tài)。最后,將運(yùn)算結(jié)果回傳給主節(jié)點(diǎn),主節(jié)點(diǎn)上傳到HDFS上。
  針對(duì)Spark下MPI/GPU并

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論