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为了解决传统并行编程难度大、效率低的问题,提出一种基于MapReduce模型的并行编程方法,在高性能MapReduce平台上实现矩阵并行LU分解。实验结果表明,相比传统并行编程模型,MapReduce模型并行程序可较好满足高性能数值计算需求,其编程简洁性和可读性能有效提升并行编程效率。
HPMR在并行矩阵计算中的应用
【摘 要】
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为了解决传统并行编程难度大、效率低的问题,提出一种基于MapReduce模型的并行编程方法,在高性能MapReduce平台上实现矩阵并行LU分解。实验结果表明,相比传统并行编程模型,Ma
【机 构】
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中国科学技术大学计算机科学技术学院,安徽省高性能计算与应用重点实验室
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2010年8期
【基金项目】
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核高基重大专项基金资助项目（2009ZX01034-001-001-002）, 国家自然科学基金资助重点项目（60533020）, 安徽省自然科学基金资助项目（090412068）
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