内容提供者
基于GPU加速的高性能MapReduce集群设计研究.pptx
2024-10-09
20金币
6.3MB
28页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共28页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于GPU加速的高性能MapReduce集群设计研究.pptx
基于GPU加速的高性能MapReduce集群设计研究目录添加章节标题GPU加速技术概述GPU加速技术的原理GPU加速技术的优势GPU加速技术在MapReduce集群中的应用高性能MapReduce集群设计MapReduce集群的基本架构集群设计的关键因素基于GPU加速的MapReduce集群架构优化GPU加速在MapReduce集群中的实现GPU与CPU的协同工作方式数据传输效率的提升任务调度和负载均衡的优化性能测试与评估测试环境与实验设计性能指标与评估方法实验结果与分析应用场景与案例分析GPU加速在大数
2024-10-09
20
6.3MB
基于GPU集群系统的MapReduce编程模型研究.docx
基于GPU集群系统的MapReduce编程模型研究GPU集群系统是近年来发展迅速的一种高性能计算平台。相比于传统的CPU集群，GPU集群系统具有计算能力强、能效比高的优点，因此在大数据处理、深度学习等计算密集型任务上表现出良好的性能。而MapReduce编程模型则是处理大规模数据的一种重要方法，大大提高了数据处理的效率。本文主要就基于GPU集群系统的MapReduce编程模型进行研究。首先，我们将简要介绍GPU集群系统和MapReduce编程模型的基本概念；接着，我们将讨论如何将MapReduce编程模型
2024-10-22
5
11KB
基于GPU集群系统的MapReduce编程模型研究的中期报告.docx
基于GPU集群系统的MapReduce编程模型研究的中期报告一、背景与目标近年来，数据处理已成为信息技术领域中的重要组成部分。由于互联网技术的快速发展，各种形式的数据已经大规模涌现，然而如何利用这些数据是一个挑战。MapReduce是Google公司于2004年提出的一种数据处理模型，MapReduce被广泛应用于大规模数据处理领域中，Hadoop作为MapReduce最著名的实现系统被广泛使用。然而，对于一些需要高性能计算和高吞吐量的应用来说，Hadoop等传统的MapReduce系统已经不能满足需求。
2024-10-01
5
10KB
基于GPU集群系统的MapReduce编程模型研究的任务书.docx
基于GPU集群系统的MapReduce编程模型研究的任务书一、研究背景伴随着大数据的快速发展，MapReduce编程模型已经成为数据处理的主流架构。而GPU集群系统是一种高效的并行计算系统，可以充分发挥GPU在高性能计算方面的优势，作为云计算和大数据处理的重要基础设施在研究和实践中受到广泛的关注。在GPU集群上使用MapReduce编程模型可以有效地提高数据处理性能，减少计算时间和资源浪费，具有很好的应用前景。因此，本文将研究基于GPU集群系统的MapReduce编程模型，以期提高大数据处理的效率。二、研
2024-10-10
5
10KB
基于Hadoop平台的GPU集群加速Apriori算法.docx
基于Hadoop平台的GPU集群加速Apriori算法基于Hadoop平台的GPU集群加速Apriori算法摘要：Apriori算法是一种经典的频繁项集挖掘算法，但是由于其在大规模数据集上的计算开销较大，限制了其在实际应用中的效率和可扩展性。为了解决这一问题，本文提出了一种基于Hadoop平台的GPU集群加速Apriori算法。通过将Apriori算法的计算任务在GPU集群中并行化，提高了算法的计算速度和性能。本文在实验中对比了传统的单机Apriori算法和基于Hadoop平台的GPU集群加速Aprior
2024-11-01
5
11KB