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罗壮
作品数:
4
被引量:32
H指数:1
供职机构:
北京理工大学计算机学院
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
翟岩龙
北京理工大学计算机学院
徐晟晨
北京理工大学计算机学院
杨凯
中国航天北京仿真中心
刘培志
北京理工大学
黄河燕
北京理工大学
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一种基于分布式并行计算框架的机器翻译方法
本发明涉及一种基于分布式并行计算框架的机器翻译方法,首先在机群上部署分布式计算环境,并在每个数据节点都部属机器翻译引擎;将需要翻译的语言信息经过预处理后分块存储在分布式文件系统中,然后启动多个任务进行分布式并行翻译,并将...
翟岩龙
罗壮
黄河燕
刘培志
文献传递
面向海量数据高性能计算的CPU/GPU协同处理方法
本发明提出了一种面向海量数据高性能计算的CPU/GPU协同处理方法,用于解决海量数据计算运行效率偏低的问题。通过设计一套JAVA注释码规范以及搭建一个由多台计算机组成的计算机集群,在集群中部署改进后的Hadoop平台,改...
翟岩龙
刘培志
罗壮
黄河燕
宿红毅
郭琨毅
文献传递
基于HADOOP的高性能海量数据处理平台研究
海量数据高性能计算蕴藏着巨大的应用价值,但是目前云计算体系只具有海量数据处理能力,不具有足够的高性能计算能力。本研究将具有超强并行计算能力的GPU与云计算进行融合,提出了基于CPU/GPU协同的异构高性能云计算体系结...
翟岩龙
罗壮
杨凯
徐晟晨
关键词:
HADOOP
海量数据处理
文献传递
网络资源链接
基于Hadoop的高性能海量数据处理平台研究
被引量:32
2013年
海量数据高性能计算蕴藏着巨大的应用价值,但是目前云计算体系只具有海量数据处理能力,而不具有足够的高性能计算能力。将具有超强并行计算能力的GPU与云计算相融合,提出了基于CPU/GPU协同的异构高性能云计算体系结构。以开源Hadoop为基础,采用注释码的形式对MapReduce函数中需要并行的部分进行标记。通过定制GPU类加载器,将被标记代码转换为CUDA代码并动态编译运行。该平台将GPU的计算能力融合到MapRe-duce框架中,可高效处理海量数据。
翟岩龙
罗壮
杨凯
徐晟晨
关键词:
CPU
HADOOP
海量数据处理
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