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文檔簡介
1、隨著信息科學技術的發(fā)展,大規(guī)模海量數據應運而生,針對海量數據的傳輸和計算,單節(jié)點的計算能力和存儲能力成為了數據處理的瓶頸,越來越多有價值的數據難以被單一的機器使用。鑒于集群具有的超級計算能力和廉價的成本優(yōu)勢,使得大規(guī)模機器學習和科學計算等的高性能計算得以向前邁進。與此同時,現代圖形處理單元與多核心架構已經成為通用并行計算平臺,可以極大地加快科學應用。同時擁有萬億次峰值計算能力的多GPU工作站可加速計算和處理海量數據。如今并行計算如火如荼
2、,有傳統的基于網格和硬盤的計算方式,還有現在流行的基于HDFS和內存的計算方式。由于傳統的并行編程模型的局限性,也對新的并行編程框架提出了更高的要求。
Hadoop Mapreduce是一種目前最為流行的開源分布式計算框架,它支持TB以上級別數據處理,廣泛應用于由上千上萬個商用機器組成的大型集群上。然而由于Mapreduce多次從文件系統讀取同一數據,導致磁盤I/O訪問速度緩慢。正是在節(jié)省成本和實現系統可擴展性需求的催化下,S
3、park的概念應運而生,且被認為是解決目前大規(guī)模數據存儲和處理的較好的方案。美國加州大學伯克利分校AMP實驗室研發(fā)了Spark框架,針對迭代式算法或者交互式查詢中Mapreduce反復讀寫文件系統從而效率低下的問題,通過對內存行為進行建模與分析,對內存的使用進行了決策自動化以及替換策略優(yōu)化。提高了任務在資源有限情況下的運行效率,以及在不同集群環(huán)境下任務效率的穩(wěn)定性。
本文研究Spark下MPF/GPU并行計算處理機制的主要目標
4、是有效的提高分布式環(huán)境的開發(fā)效率,并且在性能方面與原有實現相當。針對目前分布式并行計算MPI、高性能計算GPU、任務和資源如何分配達到高效合理利用的問題。通過實驗室現有的開發(fā)環(huán)境,探討在新興開發(fā)框架Spark架構下,高效合理的分配任務和資源。本文開發(fā)的架構既充分利用了Spark集群對于任務調度和資源管理的優(yōu)勢,又將原有的MPI任務和GPU任務合理嵌入Spark框架中。
Spark下MPI/GPU并行計算處理機制的流程主要是,客
5、戶端在Master節(jié)點上將數據上傳到HDFS上并將程序分發(fā)到各個節(jié)點上。Spark提交Job任務到Yarn上,Yarn上的應用程序管理器負責管理整個應用程序,識別MPI任務還是GPU任務,Spark將MPI任務或者GPU任務進一步分配給各個節(jié)點。同時調用相應的MPI程序或GPU程序,各節(jié)點定時向Yarn匯報本節(jié)點上的資源使用情況和運行狀態(tài)。最后,將運算結果回傳給主節(jié)點,主節(jié)點上傳到HDFS上。
針對Spark下MPI/GPU并
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