分布式流体系结构及其编程模型与资源管理

利用互联网资源提供大数据计算服务面临着资源异构性、动态性与通信长延迟等方面的挑战,现有分布式计算模型仍存在一些不足。运用流计算模型提出分布式流体系结构,包括分布式流编程模型与资源管理等,能够高效支持多种并行执行模式。在10个CPU-GPU异构结点上实现了原型系统,仿真实验验证了7个不同的测试用例。实验结果表明,与本地串行计算相比,分布式流体系结构可以平均提高39倍计算性能,具有较大的应用潜力。