mars_cuda_mapreduce下载

weixin_39821260 2019-09-19 05:30:17

mars 是基于cuda实现的 mapreduce模型，与其他相比，有较高的效率
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mars 是基于cuda实现的 mapreduce模型，与其他相比，有较高的效率

使用GPU并行实现的MapReduce framework，学习GPU和cuda编程是很好的资料，内有论文和源码。运行源码需要安装cuda sdk

CUDA编程——Mars：MapReduce on GPUGPU加速机器学习　　GPU是一种SIMT（单指令多线程）体系结构，即多个线程执行同一个指令，而每个线程操作的数据不同。这种结构令GPU天生具有大规模计算能力。GPU出色的浮点计算性能特别提高了深度学习两大关键活动：分类和卷积的性能，同时又达到所需的精准度。深度学习需要很高的内在并行度、大量的浮点计算能力以及矩阵预算，而GPU可以提供这些能力

Mars是一个运行在gpu上的map/reduce框架，笔者最近最近想使用这个框架来做一些图处理的工作。然而mars运行在linux+cuda平台之上，最重要的是2009年开发mars使用的cuda2.0版本，如今cuda已经发展到7.5 早期的库已经不支持。如何调试和运行mars困难重重。接下来笔者分享运行和调试mars的一些经验。 1.我使用的unbutu版本是14.04，需要安装

并行计算模型和框架目前开源社区有许多并行计算模型和框架可供选择，按照实现方式、运行机制、依附的产品生态圈等可以被划分为几个类型，每个类型各有优缺点，如果能够对各类型的并行计算框架都进行深入研究及适当的缺点修复，就可以为不同硬件环境下的海量数据分析需求提供不同的软件层面的解决方案。并行计算框架并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。它是一种一次可执行多个指令的算法，目的是提高计算速度，以及通过扩...

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