發(fā)布時間：2017-05-20 05:15

  本文關鍵詞：基于嵌入式多處理器Metis框架的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：嵌入式平臺上的并行計算已經越來越熱門了,單核處理器再也不能滿足應用上的需求。多核處理器的廣泛應用促進了嵌入式并行計算的發(fā)展,涌現出許多并行開發(fā)的技術如MPI、OpenMP等核間通信技術�；贛apReduce編程模型的并行計算軟件框架在計算機領域里百花齊放,如Spark、Hadoop、Metis和Phoenix等。Spark和Hadoop一般都是用于PC機集群,并沒有用于嵌入式平臺上的集群。Metis是在Phoenix基礎上改進的基于MapReduce編程框架,這兩個框架比前兩個框架在資源上的消耗更小,所以適合用于嵌入式平臺上的并行計算。Metis和Phoenix都是基于共享內存的編程模型,所以它們只支持節(jié)點內部的核間通信。本文對基于MapReduce編程模型Metis框架進行了研究,為了使Metis并行計算框架能夠在嵌入式平臺上實現節(jié)點的集群,設計了以Metis為核心執(zhí)行MapReduce任務,MPI進行節(jié)點之間的通信,即MPI+Metis并行計算框架。通過Metis標準測試集評估測試MPI+Metis和MPI+Phoenix框架性能的差異。論文的最后,通過搜集嵌入式集群節(jié)點的CPU和內存的使用率評估節(jié)點的負載狀況。最后,通過WordCount、LinearRegression分別測試MPI+Metis框架和MPI+Phoenix框架,表明Metis框架在數據處理過程比Phoenix更加有效。并通過測試多個嵌入式節(jié)點的集群上的CPU使用率和內存使用率,表明數據量越大的應用,CPU使用率和內存使用率處于高峰的時間越長,但通過多個節(jié)點的集群可以降低系統負載。
【關鍵詞】：嵌入式 MapReduce MPI+Metis
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP332
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 符號對照表10-11
• 縮略語對照表11-14
• 第一章 緒論14-18
• 1.1 嵌入式云計算的發(fā)展趨勢14-15
• 1.2 多核開發(fā)所帶來的問題15-16
• 1.3 本文主要研究內容和創(chuàng)新點16-17
• 1.4 論文的組織結構17
• 1.5 本章小結17-18
• 第二章 嵌入式多核平臺并行開發(fā)技術18-28
• 2.1 引言18
• 2.2 MPI消息傳遞接18-22
• 2.2.1 基于MPI的編程方式18-20
• 2.2.2 MPI的幾個重要特點20-22
• 2.3 OpenMP技術介紹22-24
• 2.3.1 OpenMP的并行編程模型22-24
• 2.3.2 OpenMP的優(yōu)點和缺點24
• 2.4 多核編程存在的主要問題24-26
• 2.4.1 負載平衡24-25
• 2.4.2 串行化問題25-26
• 2.5 本章小結26-28
• 第三章 基于MapReduce模型Metis框架的研究28-46
• 3.1 基于共享內存的MapReduce模型框架28-30
• 3.1.1 基于MapReduce編程模型28-30
• 3.2 Metis模型架構分析30-43
• 3.2.1 Metis的數據處理流程30-36
• 3.2.2 Metis的存儲結構分析36-42
• 3.2.3 Metis key-value預測方法42-43
• 3.3 Metis和Phoenix的比較43-45
• 3.3.1 Key-Value存儲結構的比較43-44
• 3.3.2 數據處理的比較44-45
• 3.4 本章小結45-46
• 第四章 基于MPI+Metis框架的設計與實現46-78
• 4.1 引言46-47
• 4.2 MPI+Metis架構分析47-68
• 4.2.1 Metis+MPI集群節(jié)點47-49
• 4.2.2 Master節(jié)點設計49-57
• 4.2.3 Worker節(jié)點設計57-60
• 4.2.4 Worker節(jié)點的數據處理流程60-68
• 4.3 基于MPI+Metis框架的性能測試與分析68-77
• 4.3.1 性能測試方法69
• 4.3.2 MPI+Metis框架的測試與分析69-73
• 4.3.3 MPI+Metis和MPI+Phoenix性能測試與分析73-77
• 4.4 本章小結77-78
• 第五章 基于Metis架構的嵌入式系統集群的性能評估78-90
• 5.1 嵌入式多處理器性能監(jiān)控78-79
• 5.2 Slurm資源管理和作業(yè)調度79-82
• 5.3 系統性能參數82-86
• 5.3.1 性能測試方法83-86
• 5.4 嵌入式節(jié)點集群監(jiān)控測試分析86-88
• 5.4.1 測試結果及分析86-88
• 5.5 本章小結88-90
• 第六章 總結與展望90-94
• 6.1 工作總結90-91
• 6.2 工作展望91-94
• 參考文獻94-98
• 致謝98-100
• 作者簡介100-101

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本文編號：380753