一种基于Hadoop+CUDA实现相关器的方法
【出 处】:《
计算机工程与科学
》
CSCD
2016年第38卷第1期 46-51页,共6页
【作 者】:
苏丽
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孙彦猛
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张博为
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杨先博
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朱颖
【摘 要】
根据21CMA相关器的算法特点,在对比基于CPU并行的MPI集群、MPI+CUDA异构并行集群和Hadoop+CUDA异构并行集群的架构特点的基础上,提出了一种基于Hadoop+CUDA平台实现软相关器的方法。本方法利用GPU在计算FFT、向量乘和向量加等密集型计算模型的优势,设计相关器的并行模型,使其性能较前期在CPU并行的MPI集群实现的相关器有了大幅提升。同时,本文选择广泛应用于大数据处理平台的Hadoop软件架构,利用HadoopStreaming工具实现非Java编写的程序在分布式系统中并行执行,非常便捷地获得了集群系统的线性加速比。HadoopHDFS并行文件系统管理结果数据和过程日志更加灵活可靠,为后续的大数据分析提供了支撑环境。
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