影像数据分布并行计算处理平台体系架构研究
本文选题:大数据 + Hadoop架构 ; 参考:《计算机工程》2017年05期
【摘要】:遥感影像数据并行处理系统大多依赖于国外商用产品,而国内自主化并行计算处理系统的任务流程化支撑能力以及并行计算性能难以适应规模化生产。为此,基于Hadoop的HDFS,MapReduce集群并行架构、CPU和GPU协同并行处理、内存映像、BMP等技术,提出流程驱动执行的高性能分布式并行计算处理平台体系架构。实验结果表明,工作站集群和工作站内多粒度混合的并行计算架构提高了平台并行处理性能,为海量遥感影像数据产品的批量生产提供一种自主化解决方案。
[Abstract]:Most remote sensing image data parallel processing systems rely on foreign commercial products, but the domestic autonomous parallel computing system can not adapt to large-scale production. Therefore, based on Hadoop's parallel architecture of HDFS / MapReduce cluster, such as collaborative parallel processing between CPU and GPU, memory image and BMP, a high performance distributed parallel computing platform architecture for process-driven execution is proposed. The experimental results show that the parallel computing architecture with multi-granularity mixing in workstation cluster and workstation improves the parallel processing performance of the platform and provides an autonomous solution for mass production of massive remote sensing image data products.
【作者单位】: 中国电子科技集团公司第三十二研究所;
【分类号】:TP338.6;TP751
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