基于MapReduce和GPU双重并行计算的云计算模型

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由于MapReduce模型进行Map和Reduce操作时需要频繁的CPU计算,面对大量并行计算任务时,CPU占用率甚至达到百分之百。而GPU有比CPU更好的并行计算能力,适度使用GPU,可降低了CPU的占用时间,又能用GPU的参与来平衡系统的计算能力。论文结合GPU技术和MapReduce技术的不同优势,设计出一种基于MapReduce和GPU双重并行计算的云计算模型。通过理论建模与实验验证,结果表明此模型可实现多GPU的MapReduce任务并行处理,提高了高性能计算的性能。
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