【摘 要】
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数据中心的出现,使得大数据分析任务被分散到不同的计算节点。随着GPU计算的广泛应用,如何为不同的计算框架合理分配异构计算资源是目前的研究热点。研究了传统大数据计算框
【基金项目】
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科技部重点研发基金(2018YFB1003403),西北工业大学硕士研究生创意创新种子基金(ZZ2019204)资助
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数据中心的出现,使得大数据分析任务被分散到不同的计算节点。随着GPU计算的广泛应用,如何为不同的计算框架合理分配异构计算资源是目前的研究热点。研究了传统大数据计算框架和GPU计算的特点,针对现有的集群资源管理和GPU管理模式,提出了一种集中式异构资源管理模型,计算节点负责本地资源管理和任务的执行和管理,资源管理中心统一管理各个计算框架。对于不同的计算框架,根据其使用CPU以及GPU资源的不同,设计并实现了一种混合主资源共享分配算法,通过计算不同框架对主资源的使用,优先从可用资源中为主资源使用率最小的框架分
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