CPUGPU平臺下分布式集合求交算法的研究的中期報(bào)告

CPUGPU平臺下分布式集合求交算法的研究的中期報(bào)告一、研究背景與意義集合求交是計(jì)算機(jī)科學(xué)中的一個(gè)重要問題之一。在實(shí)際應(yīng)用中，集合求交經(jīng)常被用于數(shù)據(jù)挖掘、圖像處理、模式識別等領(lǐng)域。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷增大，集合求交的效率和速度變得越來越重要。因此，如何在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上高效地實(shí)現(xiàn)集合求交算法，成為了一個(gè)研究熱點(diǎn)。近年來，隨著計(jì)算機(jī)硬件性能的不斷提高，以及CPU+GPU異構(gòu)計(jì)算平臺的廣泛應(yīng)用，分布式集合求交算法逐漸成為了一項(xiàng)熱門研究方向。本文旨在研究在CPUGPU平臺下分布式集合求交算法的實(shí)現(xiàn)方式、優(yōu)化方法及其應(yīng)用。二、研究進(jìn)展目前，圍繞分布式集合求交算法的研究主要集中在以下幾個(gè)方面：1.基于MapReduce的分布式集合求交算法。MapReduce是一種廣泛應(yīng)用于大規(guī)模分布式系統(tǒng)中的計(jì)算模型。利用MapReduce模型，研究者可以將集合求交問題轉(zhuǎn)化成為MapReduce框架下的分布式計(jì)算問題，從而實(shí)現(xiàn)分布式計(jì)算。目前，該方案已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于海量數(shù)據(jù)集合求交的處理。2.基于GPU的集合求交加速算法。GPU在并行計(jì)算方面的優(yōu)勢無法忽視，很多研究者開始將GPU加入到集合求交算法的優(yōu)化中，實(shí)現(xiàn)集合求交算法的加速。同時(shí)，研究者還將集合求交問題分解，利用GPU進(jìn)行局部求交優(yōu)化，然后再將求得的結(jié)果進(jìn)行全局求交。3.基于CPU+GPU異構(gòu)計(jì)算平臺的分布式集合求交算法。CPU+GPU異構(gòu)計(jì)算平臺結(jié)合了CPU多核和GPU并行計(jì)算的優(yōu)勢，具有很高的計(jì)算能力和效率。該方案利用分布式算法和GPU加速實(shí)現(xiàn)了分布式集合求交的效率和速度提升。三、研究計(jì)劃本文擬進(jìn)一步探究在CPUGPU平臺下的分布式集合求交算法，計(jì)劃完成以下具體研究目標(biāo)：1.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一種基于MPI的分布式集合求交算法。該算法將數(shù)據(jù)分割成多個(gè)子集，在不同CPU節(jié)點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算。通過MPI的通信機(jī)制，每個(gè)節(jié)點(diǎn)計(jì)算完成后將其結(jié)果進(jìn)行聚合，最終獲得全局的集合求交結(jié)果。2.基于GPU的集合求交加速算法的進(jìn)一步優(yōu)化。使用CUDA對集合求交算法進(jìn)行加速，針對GPU硬件的特殊性能使用核函數(shù)或共享存儲器等優(yōu)化策略。3.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)CPU+GPU異構(gòu)計(jì)算平臺下的分布式集合求交算法，探索其計(jì)算效率的提高。該算法將CPU和GPU結(jié)合起來，使CPU和GPU利用自身特點(diǎn)，達(dá)到更好地性能提升。四、預(yù)期成果通過以上研究計(jì)劃，本文預(yù)期達(dá)到以下成果：1.實(shí)現(xiàn)一種基于MPI的分布式集合求交算法，并進(jìn)行相關(guān)性能測試。該算法在數(shù)據(jù)量較大時(shí)，計(jì)算效率較高，能夠滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)集的處理需求。2.完成基于GPU的集合求交加速算法的優(yōu)化，并通過具體實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。該算法在GPU上實(shí)現(xiàn)了高效的集合求交，提升了計(jì)算速度。3.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)CPU+GPU的異構(gòu)計(jì)算平臺下的分布式集合求交算法，并進(jìn)行相關(guān)性能測試。該算法在CPU+GPU異構(gòu)計(jì)算平臺上發(fā)揮了CPU和GPU的優(yōu)勢，加速了集合求交的計(jì)算。五、總結(jié)集合求交算法是計(jì)算機(jī)科學(xué)中的一項(xiàng)重要問題，在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中具有廣泛應(yīng)用。本文研究在CPUGPU平臺下的分布式集合求交算法，旨在提升集合求交算法的計(jì)算效率和速度。本文計(jì)劃完成基于MPI的分布式集合求交