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硬件加速中的MapReduce编程模型

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使用基于GPU 和FPGA的专用硬件进行通用计算的加速可以充分利用算法的并行性,是当今高性能计算的热点.为解决在异构加速平台上的并行编程效率问题,本文提出了一种基于MapReduce的编程模型,能够在FPGA 上实现与软件类似的编程灵活性,并且可扩展到GPGPU上.应用实例证明,这种编程模型可以有效提高硬件计算的效率.

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来源
《2010年全国高性能计算学术年会(HPC china2010)》|2010年|619-626|共8页
会议地点北京
作者
单羿; 杨天; 汪玉; 杨华中;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类程序设计;
关键词
MapReduce; 硬件加速; FPGA; GPGPU;

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