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一种针对大数据任务处理的基于CPU多线程与GPU多粒度并行及协同优化的方法

摘要

本发明涉及一种针对大数据任务处理的基于CPU多线程与GPU多粒度并行及协同优化的方法,首先创建主线程,根据已知参数计算CPU_GPU最佳任务划分。启动n个线程,其中1个负责调度GPU,其余负责执行CPU计算任务。然后采用内存池技术降低数据从磁盘读入内存的通信开销;采用哈希表和信息摘要解决多线程访存中资源竞争的问题;采用流水线技术隐藏数据从内存读入CPU的通信时间。在主机端,CPU采用多核多线程方式执行分配到的任务;在设备端,GPU采用CUDA并行方式执行分配到的任务。全部任务完成后,主线程收回控制权直至退出。本发明可以在大数据任务处理中取得明显的加速效果,降低任务总的处理时间,提高处理效率。

著录项

  • 公开/公告号CN106991011A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-07-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 武汉大学;

    申请/专利号CN201710204293.9

  • 申请日2017-03-30

  • 分类号G06F9/50(20060101);

  • 代理机构42222 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人鲁力

  • 地址 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学

  • 入库时间 2023-06-19 02:55:17

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-07-24

    授权

    授权

  • 2017-08-22

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F9/50 申请日:20170330

    实质审查的生效

  • 2017-07-28

    公开

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