【摘 要】
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随着高性能计算和科学计算应用的发展,高性能计算集群系统传输、存储和处理的数据规模呈现爆炸式增长。对大规模数据进行高效的压缩,减少数据存储所需空间和传输所需的通信带
【机 构】
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数学工程与先进计算国家重点实验室,江南计算技术研究所
【基金项目】
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国家重点研发计划(No.2018YFB0804003).
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随着高性能计算和科学计算应用的发展,高性能计算集群系统传输、存储和处理的数据规模呈现爆炸式增长。对大规模数据进行高效的压缩,减少数据存储所需空间和传输所需的通信带宽,是提升高性能计算集群系统性能的关键之一。无损压缩算法中,LZMA算法具有较高的压缩率,但串行版本的LZMA算法压缩速率很慢。采用多核架构的处理器对无损压缩算法进行并行化,是提升压缩速率的一个研究方向。设计并实现了面向申威26010异构众核处理器并行化LZMA算法。结合申威异构众核处理器的特点,对LZMA算法存储空间需求、访存特性、热点函数等进
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