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根據(jù)2ICMA相關(guān)器的算法特點(diǎn)，在對比基于CPU并行的MPI集群、MPI+CUDA異構(gòu)并行集群和Hadoop+ CUDA異構(gòu)并行集群的架構(gòu)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出了一種基于Hadoop+ CUDA平臺實(shí)現(xiàn)軟相關(guān)器的方法。本方法利用GPU在計算FFT、向量乘和向量加等密集型計算模型的優(yōu)勢，設(shè)計相關(guān)器的并行模型，使其性能較前期在CPU并行的MPI集群實(shí)現(xiàn)的相關(guān)器有了大幅提升。同時，本文選擇廣泛應(yīng)用于大數(shù)據(jù)處理平臺的Hadoop軟件架構(gòu)，利用Hadoop Streaming工具實(shí)現(xiàn)非Java編寫的程序在分布式系統(tǒng)中并行執(zhí)行，非常便捷地獲得了集群系統(tǒng)的線性加速比。Hadoop HDFS并行文件系統(tǒng)管理結(jié)果數(shù)據(jù)和過程日志更加靈活可靠，為后續(xù)的大數(shù)據(jù)分析提供了支撐環(huán)境。
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