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1.
现有的图数据库对于在线分析操作大多采用基于CPU的分布式图计算引擎(如GraphX),但CPU核心数量有限的不足会导致计算效率低下,同时集群间的同步也会产生额外的通信开销。通过使用图形处理单元(GPU)对图计算进行加速,设计并实现图处理系统RockGraph。该系统能够根据用户需求从图数据库中提取出包含核心信息的子图,经过数据格式转换后,利用JNI工具调用动态链接库,采用超显存GPU图计算框架进行在线分析,并将计算结果写回图数据库。实验结果表明,与基于CPU的分布式图计算系统相比,RockGraph的图分析效率可提高3倍~5倍。 相似文献
2.
针对传统可分割作业多路调度算法不能适应动态网格环境的不足,基于统一多路(Uniform Multi-Round:UMR)算法,提出一种可靠的可分割作业调度机制.系统动态地监控网格资源的变化,当资源发生变化时,通过性能预测与评估,及时地对剩余作业进行再调度.实验表明,较之传统的多路调度算法,该机制在动态的网格环境下,降低了作业完成时间,有效地利用了网格资源,提高了作业调度的可靠性. 相似文献
3.
针对当前网格中间件中信息服务系统的差异性和不可互操作性,提出了一种基于插件和虚拟层的网格信息服务互操作策略。该策略可以屏蔽底层网格中间件信息服务部件的异构性,为终端用户和作业调度模块提供统一的服务访问接口。通过在CSGrid网格互操作项目中的成功应用,该策略体现了以下特点:可在互操作的同时,保证各网格系统的独立性;只需开发一些插件就可扩展到更多的网格平台,具有良好的可扩展性;能够提供一定的可靠性保证和服务质量保证。 相似文献
4.
网格资源具有动态变化,广域分布及系统异构的特性,如何分配调度这些资源成为网格计算研究领域一个重要研究课题。国内外在网格任务调度研究上已经做了大量工作,但是这些算法大多是基于计算网格的,不能很好的适应服务网格环境下存在任务相关性的调度,同时在适应网格的动态性、异构性上也存在不足。针对目前网格调度机制存在的问题,提出了一种基于蚁群算法的服务网格任务动态调度方法,仿真实验结果表明该算法具有较好的性能和自适应性。 相似文献
5.
一种新的基于图谱理论的图像阈值分割方法 总被引:29,自引:0,他引:29
提出了一种新的图像阈值分割方法,该方法采用图谱划分测度作为区分目标和背景的阈值分割准则.采用基于灰度级的权值矩阵来代替通常所用的基于图像像素的权值矩阵来描述图像各像素的关系,因而算法所需的存储空间及实现的复杂性与其他基于图论的图像分割方法相比大大减少,从而有利于应用在各种实时视觉系统(如自动目标识别,ATR).大量的实验结果表明:与现有的阈值分割方法相比,文中提出的方法具有更为优越的分割性能. 相似文献
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网格服务体系结构的演变 总被引:10,自引:0,他引:10
~~网格服务体系结构的演变@邹德清$华中科技大学集群与网格计算湖北省重点实验室
@金海$华中科技大学集群与网格计算湖北省重点实验室 相似文献
8.
基于工作流的图像处理网格平台及其遥感应用 总被引:1,自引:0,他引:1
图像处理网络平台基于工作流实现资源共享和协同计算,是一个灵活、动态的图像处理问题解决环境.其中,网格工作流技术可满足灵活多变的应用需求,通用服务请求代理能实现异构网格服务的简单调用,动态工作流模型利用具有较强描述功能的扩展有向无环图建模语言进行定义.该平台已成功地应用于遥感图像处理. 相似文献
9.
随着互联网的发展,对精彩视频点进行标注、评论和分享成为趋势.这类群体智慧信息的有效利用将有助于提升视频广告的投放效果.首先将用户提供的细粒度视频标签收集起来,通过视频时间轴加权计算生成视频热点,进而利用视频热点描述信息基于分类匹配的思想来选取广告,最后找出视频热点内用户对视频关注度下降幅度最大的时间点投放广告.实验证明,在数量为百万级的视频集合中,该方法选取的广告与视频的相关性达到85%左右.用户在广告播放过程中关闭广告的概率小于10%.与目前广泛应用的广告投放方式相比,广告的平均播放时间能提升21.5%,广告点击率能从0.65%提高至0.73%. 相似文献
10.
随着虚拟化技术和云计算技术的发展,越来越多的高性能计算应用运行在云计算资源上.在基于虚拟化技术的高性能计算云系统中,高性能计算应用运行在多个虚拟机之中,这些虚拟机可能放置在不同的物理节点上.若多个通信密集型作业的虚拟机放置在相同的物理节点上,虚拟机之间将竞争物理节点的网络Ⅰ/O资源,如果虚拟机对网络Ⅰ/O资源的需求超过物理节点的网络Ⅰ/O带宽上限,将严重影响通信密集型作业的计算性能.针对虚拟机对网络Ⅰ/O资源的竞争问题,提出一种基于网络Ⅰ/O负载均衡的虚拟机放置算法NLPA,该算法采用网络Ⅰ/O负载均衡策略来减少虚拟机对网络Ⅰ/O资源的竞争.实验表明,与贪心算法进行比较,对于同样的高性能计算作业测试集,NLPA算法在完成作业的计算时间、系统中的网络Ⅰ/O负载吞吐率、网络Ⅰ/O负载均衡3个方面均有更好的表现. 相似文献