GPU加速M(fèi)apReduce集群的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的開題報(bào)告

GPU加速M(fèi)apReduce集群的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的開題報(bào)告1、題目簡介GPU加速M(fèi)apReduce集群的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)2、研究背景及意義MapReduce是谷歌推出的一種分布式計(jì)算框架，由于其能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，因此被應(yīng)用于各種領(lǐng)域，如搜索、機(jī)器學(xué)習(xí)等。隨著GPU計(jì)算能力和數(shù)據(jù)并行性的不斷提高，研究GPU加速M(fèi)apReduce集群的算法及實(shí)現(xiàn)已成為熱點(diǎn)研究領(lǐng)域。將GPU加速技術(shù)應(yīng)用于MapReduce集群，可以大大提高其數(shù)據(jù)處理和計(jì)算能力，加速大規(guī)模數(shù)據(jù)集的處理速度，提高計(jì)算效率和計(jì)算能力，降低計(jì)算成本。因此，研究GPU加速M(fèi)apReduce集群的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)對于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和計(jì)算領(lǐng)域具有重要意義。3、研究目標(biāo)和內(nèi)容本文的研究目標(biāo)是設(shè)計(jì)一種基于GPU的MapReduce集群，以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和計(jì)算任務(wù)。為了達(dá)到這個(gè)目標(biāo)，本研究的內(nèi)容將包括以下幾個(gè)方面：1）研究GPU加速的MapReduce算法及其實(shí)現(xiàn)原理；2）設(shè)計(jì)基于GPU的MapReduce集群架構(gòu)，并實(shí)現(xiàn)其運(yùn)行環(huán)境；3）實(shí)現(xiàn)MapReduce計(jì)算框架與GPU加速技術(shù)的無縫結(jié)合，提高M(jìn)apReduce集群的計(jì)算效率和計(jì)算能力；4）構(gòu)建基于GPU的MapReduce集群實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，驗(yàn)證其在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和計(jì)算任務(wù)中的處理能力和效率。4、研究方法在本研究中，將采用文獻(xiàn)綜述、理論分析和軟硬件實(shí)驗(yàn)相結(jié)合的方法。首先，通過對已有研究成果的調(diào)研和分析，研究GPU加速的MapReduce算法及其實(shí)現(xiàn)原理。其次，在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)基于GPU的MapReduce集群架構(gòu)，并實(shí)現(xiàn)其運(yùn)行環(huán)境。然后，將MapReduce計(jì)算框架與GPU加速技術(shù)進(jìn)行無縫結(jié)合，提高M(jìn)apReduce集群的計(jì)算效率和計(jì)算能力。最后，構(gòu)建基于GPU的MapReduce集群實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，驗(yàn)證其在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和計(jì)算任務(wù)中的處理能力和效率。5、進(jìn)度安排第一階段：研究MapReduce算法原理和GPU加速技術(shù)（1個(gè)月）第二階段：設(shè)計(jì)基于GPU的MapReduce集群架構(gòu)，并實(shí)現(xiàn)其運(yùn)行環(huán)境（2個(gè)月）第三階段：實(shí)現(xiàn)MapReduce計(jì)算框架與GPU加速技術(shù)的無縫結(jié)合（3個(gè)月）第四階段：構(gòu)建基于GPU的MapReduce集群實(shí)驗(yàn)平臺(tái)（1個(gè)月）第五階段：論文寫作和答辯（2個(gè)月）6、預(yù)期成果通過本研究，預(yù)期達(dá)到以下成果：1）掌握GPU加速的MapReduce算法及其實(shí)現(xiàn)原理；2）設(shè)計(jì)基于GPU的MapReduce集群架構(gòu)，并實(shí)現(xiàn)其運(yùn)行環(huán)境；3）實(shí)現(xiàn)MapReduce計(jì)算框架與GPU加速技術(shù)的無縫結(jié)合，提高M(jìn)apReduce集群的計(jì)算效率和計(jì)算能力；4）構(gòu)建基于GPU的MapRed