面向大数据复杂应用的GPU协同计算模型
GPU collaborative computing model for complex applications in large-scale data processing
1. 临沂大学 信息科学与工程学院, 山东 临沂 276002
2. 山东省网络重点实验室临沂大学研究所, 山东 临沂 276002
摘要
大数据计算中存在流计算、内存计算、批计算和图计算等不同模式，各种计算模式有不同的访存、通信和资源利用等特征。GPU异构集群在大数据分析处理中得到广泛应用，然而缺少研究GPU异构集群在大数据分析中的计算模型。多核CPU与GPU协同计算时不仅增加了计算资源的密度，而且提高节点间和节点内的通信复杂度。为了从理论上研究GPU与多核CPU协同计算问题，面向多种计算模式建立一个多阶段的协同计算模型（p-DCOT）。p-DCOT以BSP大同步并行模型为核心，将协同计算过程分成数据层、计算层和通信层三个层次，并且延用DOT模型的矩阵来形式化描述计算和通信行为。通过扩展p-DOT模型描述节点内和节点间的协同计算行为，细化了负载均衡的参数并证明时间成本函数，最后用典型计算作业验证模型及参数分析的有效性。该协同计算模型可成为揭示大数据分析处理中协同计算行为的工具。
基金项目
山东省自然科学基金面上项目(ZR2017MF050)
山东省高等学校科学技术计划项目(J17KA049)
山东省重点研发项目(2018GGX101005,2017CXGC0701,2016GGX109001)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.02.0016
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第7期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2049-2053
文章编号: 1001-3695(2020)07-026-2049-05
发布历史
[2020-07-05] 印刷出版
引用本文
张龙翔, 曹云鹏, 王海峰. 面向大数据复杂应用的GPU协同计算模型 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (7): 2049-2053. (Zhang Longxiang, Cao Yunpeng, Wang Haifeng. GPU collaborative computing model for complex applications in large-scale data processing [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (7): 2049-2053. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
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