發(fā)布時(shí)間：2018-02-03 06:06

  本文關(guān)鍵詞： 云計(jì)算 圖形處理器 并行計(jì)算 Hadoop 海洋流場(chǎng)可視化 MapReduce　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2014年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)原生的Hadoop云平臺(tái)處理海洋環(huán)境信息可視化效率不高的問題,提出了一種GPU嵌入Hadoop云平臺(tái)的并行計(jì)算框架。該框架以原生Hadoop為基礎(chǔ),GPU并行計(jì)算與MapReduce相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了高效的海洋流場(chǎng)可視化和特征可視化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的并行計(jì)算框架在處理數(shù)據(jù)密集型和計(jì)算密集型的海洋數(shù)據(jù)的效率上優(yōu)于原生的Hadoop云平臺(tái),可達(dá)到6~8倍的加速比。因此,提出的云平臺(tái)框架可以有效提高海洋信息可視化的計(jì)算效率,對(duì)我國(guó)海洋事業(yè)的信息可視化發(fā)展具有重要的推動(dòng)作用。
[Abstract]:According to the original Hadoop cloud platform of marine environment information visualization efficiency is not high, proposed a parallel GPU embedded Hadoop cloud computing platform framework. This framework is based on the original Hadoop, GPU parallel computing is combined with MapReduce, realized the visualization and visualization of ocean flow characteristics of high efficiency. Experimental results show that the proposed efficiency the parallel computing framework of marine data intensive computing in data intensive and the better than the original Hadoop cloud platform, the speedup can reach 6~8 times. Therefore, the computational efficiency of cloud platform framework proposed can effectively improve the ocean information visualization, information visualization plays an important role in promoting the development of China's marine industry.

【作者單位】： 中國(guó)海洋大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;煙臺(tái)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：海洋公益性行業(yè)科研專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)資助項(xiàng)目(201105033) 山東省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(ZR2012FL07)
【分類號(hào)】：TP338.6
【正文快照】： 近年來,隨著海洋強(qiáng)國(guó)的提出,我國(guó)海洋事業(yè)進(jìn)入了高速發(fā)展期,海洋環(huán)境信息可視化[1]工作的重要性日益突出。海洋環(huán)境信息數(shù)據(jù)隨之飛速增長(zhǎng),加速海洋數(shù)據(jù)處理成為了必然趨勢(shì)。針對(duì)海洋信息可視化要求的插值精度逐步升高、處理速度進(jìn)一步加快,以及原生態(tài)的基于CPU的Hadoop[2]在處

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1486642