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《电子技术与软件工程》2016,(8)
近几年计算机图形学的发展使得三维表现技术得以形成,三维表现技术使我们能够再现三维世界中的物体,能够用三维形体来表示复杂的信息,可视化技术赋予人们一种仿真的、三维的并且具有实时交互的能力,但是将数据转换为图形的处理技术计算时间较长,而CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题,显著提高计算速度,文章对CUDA和实现数据可视化做了探究。 相似文献
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面对互联时代海量的信息数据,图形处理器凭借极强的并行计算处理能力,通过GPU+CPU的架构为现代无线接入网设备的信号处理,提供了一种理想的技术手段。文章设计了一款基于CUDA编程接口的GPU Trace模块,用于在GPU+CPU平台架构中跟踪记录GPU的运行信息。 相似文献
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近年来,随着科学数据的快速增长,海量数据的可视化分析成了急需解决的难题.越来越多的处理海量数据的方法向着并行、分布式处理的方向发展.本文提出了一种混合的框架来处理海量的超声数据,该框架通过整合多种硬件环境和计算资源来处理海量数据;所有的数据都存放在一个基于高速网络环境的数据共享中心,具有高性能显卡的前端工作站将耗时的处理任务分配到网络中的计算结点,而自身处理显示和交互的操作;同时基于OpenCL和OpenMP实现了可视化算法在GPU和CPU上的并行计算;核外算法应用在本框架中来处理海量的体数据.实验结果表明,本文提出的框架不仅可以处理海量数据,而且具有较高的交互性能. 相似文献
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黄坤 《电子技术与软件工程》2021,(3):175-176
本文设计了基于GPU设计石油数据管理系统,GPU架构可以有效的进行多线程运算,将程序并行化,极大地提高程序运行的效率,同时能够有效支撑不同应用场景下对海量数据并行计算及管理的需求。 相似文献
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杜艳绥 《信息技术与标准化》2013,(4):36-38,42
通过阐述Hadoop平台下的HDFS分布式文件系统数据存储及处理功能和MapReduce核心架构的数据处理模式,结合Hadoop云平台数据操作机制,探讨与分析了基于云计算平台的数据挖掘设计。 相似文献
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为满足信息化处理需求的增长,提出MPI在云计算领域的应用研究。文章在介绍了云计算的优势、MPI概念的基础上,将MPI并行程序与并行机群系统及云计算平台整合在一起,借助Hadoop框架,充分利用MapReduce模式来实现并行化云计算对应的MPI算法。研究结果分析表明,该算法是可行的,可有效提高MPI并行处理的性能。 相似文献
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赵曦 《微电子学与计算机》2013,(3)
本文提出了一种将业务流程进行优化分解成为可以进行独立并行处理任务的方法,可以在云计算环境下分组处理具有共同特征的计算和操作任务,实现优化资源调配.通过 Hadoop MapReduce 并行计算架构进行模拟验证,实验结果表明了该方法在业务处理效率、资源使用和灵活性方面的优势,在大量在线和批量业务流程处理领域具有一定的应用和深入研究价值. 相似文献
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随着行业大数据应用的迅速发展,对基于海量数据的行业大数据的存储、处理和管理提出了更高要求,传统的小机+存储阵列的架构已经无法满足海量数据增长和系统扩展性的要求。本文总结了一种基于MPP架构+列式存储设计的新型关系数据库技术的产品——GBase 8a MPP的技术设计思路,这些技术有效解决了传统架构下的扩展性问题和大规模并行计算问题,并且通过内部高可用机制实现在低价计算平台上的大数据平台可靠性。 相似文献