【摘 要】
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并行问题和最短路径问题已成为一个热点研究课题,传统的最短路径算法已不能满足数据爆炸式增长的处理需求,尤其当网络规模很大时,所需的计算时间和存储空间也大大的增加;MapR
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并行问题和最短路径问题已成为一个热点研究课题,传统的最短路径算法已不能满足数据爆炸式增长的处理需求,尤其当网络规模很大时,所需的计算时间和存储空间也大大的增加;MapReduce模型的出现,带来了一种新的解决方法来解决最短路径;GPU具有强大的并行计算能力和存储带宽,与CPU相比具有明显的优势;通过研究MapReduce模 型和GPU执行过程的分析,指出单独基于MapReduce模型的最短路径并行方法存在的问题,降低了系统的性能;论文的创新点是结合 MapReduce和GPU形成双并行模型,并行 预处理数
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