【摘 要】
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为在全比较(ATAC)问题的分布式计算中达到较高的性能,提出一种基于任务驱动启发式的数据分发策略,充分考虑分布式环境中的存储使用、数据本地性和负载平衡.提出两个分发数据的启发式规则;根据相关约束条件和任务需求,所有的数据项均可在本地进行处理,使对于所有计算任务均具备良好的数据本地性.实验结果表明,对于64个节点的集群,所提策略实现了80％ 的存储节约量和100％ 的数据本地性,获得了理想化线性加速的89％.所提策略在ATAC问题的分布式计算中达到了较高性能.
【机 构】
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贵州商学院计算机与信息工程学院,贵州贵阳550001;贵州大学计算机科学与技术学院,贵州贵阳550025
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为在全比较(ATAC)问题的分布式计算中达到较高的性能,提出一种基于任务驱动启发式的数据分发策略,充分考虑分布式环境中的存储使用、数据本地性和负载平衡.提出两个分发数据的启发式规则;根据相关约束条件和任务需求,所有的数据项均可在本地进行处理,使对于所有计算任务均具备良好的数据本地性.实验结果表明,对于64个节点的集群,所提策略实现了80％ 的存储节约量和100％ 的数据本地性,获得了理想化线性加速的89％.所提策略在ATAC问题的分布式计算中达到了较高性能.
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