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大数据环境下并行计算模型的研究进展
  • ISSN号:1000-5641
  • 期刊名称:《华东师范大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]西北工业大学计算机学院,西安710072, 广东省普及型高性能计算机重点实验室/深圳市服务计算与应用重点实验室,深圳518000, [2]广东省普及型高性能计算机重点实验室/深圳市服务计算与应用重点实验室,深圳518000
  • 相关基金:国家973重点基础研究发展计划项目基金(2012cB316203);国家自然科学基金(61033007,61332006);国家863高技术研究发展计划项目基金(2009AA011902);广东省普及型高性能计算机重点实验/深圳市服务计算与应用重点实验室开放课题.西北工业大学基础研究基金(3102014JSJ0005)
中文摘要:

在大数据时代,制约并行计算发展的掣肘正在发生改变,为分布式并行计算带来了前所未有的机遇和挑战.回顾了并行计算的发展和大数据环境下的新变化;结合硬件环境、计算模式、以及应用需求等对于并行计算模型研究的影响,综述了面向批处理、面向流处理、面向图数据以及面向内存等几类并行计算模型的相关研究;展望了其发展趋势.

英文摘要:

In the era of big data, the changing of the constraints gives the parallel computingopportunities and challenges for developing. This paper reviewed the new progress and changesof the parallel computing; combining with the effects of the hardware environments, computingpattern, application requirements on the parallel computing, the relevant research on batch-ori-ented parallel computing model, streaming-oriented parallel computing model, graph-orientedparallel computing model and in-memory parallel computing model are summarized; Finally, thefuture development trends are evaluated.

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期刊信息
  • 《华东师范大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:华东师范大学
  • 主编:郑伟安
  • 地址:上海中山北路3663号
  • 邮编:200062
  • 邮箱:xblk@xb.ecnu.edu.cn
  • 电话:021-62233703
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-5641
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1298/N
  • 邮发代号:4-359
  • 获奖情况:
  • 中国综合性科技类核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:6600