面向CPU-GPU异构系统的数据分析负载均衡策略

摘要：

应用于高性能计算领域的通用GPU拥有强大的并行计算能力,以通用GPU作为主处理器的数据分析系统相较于传统数据库能够提供更好的性能.在大数据场景下,如何根据CPU和GPU的资源在处理器之间合理分配工作负载是亟待解决的问题.提出了一种CPU-GPU异构数据分析系统上的负载均衡处理策略.该策略采用流水线模型将工作负载分解,基于流水线设计了负载均衡模型,将工作负载合理分配至异构处理器,减少系统总执行时间开销,实现了性能提升.实验结果表明,提出的基于流水线的负载均衡模型能适应不同查询请求下的不同数据量场景,具有良好的性能.

关键词：GPU、异构负载均衡、流水线并行、数据分析处理

所属期刊栏目：41

分类号：TP303(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2018YFB1003400

在线出版日期：2019-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：417-423