大数据环境下并行计算模型的研究进展  

Development of parallel computing models in the big data era

作　　者：潘巍[1,2] 李战怀[1] 

机构地区：[1]西北工业大学计算机学院,西安710072 [2]广东省普及型高性能计算机重点实验室/深圳市服务计算与应用重点实验室,深圳518000

出　　处：《华东师范大学学报（自然科学版）》2014年第5期43-54,共12页Journal of East China Normal University(Natural Science)

基　　金：国家973重点基础研究发展计划项目基金(2012CB316203);国家自然科学基金(61033007;61332006);国家863高技术研究发展计划项目基金(2009AA011902);广东省普及型高性能计算机重点实验/深圳市服务计算与应用重点实验室开放课题;西北工业大学基础研究基金(3102014JSJ0005)

摘　　要：在大数据时代,制约并行计算发展的掣肘正在发生改变,为分布式并行计算带来了前所未有的机遇和挑战.回顾了并行计算的发展和大数据环境下的新变化;结合硬件环境、计算模式、以及应用需求等对于并行计算模型研究的影响,综述了面向批处理、面向流处理、面向图数据以及面向内存等几类并行计算模型的相关研究;展望了其发展趋势.In the era of big data, the changing of the constraints gives the parallel computingopportunities and challenges for developing. This paper reviewed the new progress and changesof the parallel computing; combining with the effects of the hardware environments, computingpattern, application requirements on the parallel computing, the relevant research on batch-ori-ented parallel computing model, streaming-oriented parallel computing model, graph-orientedparallel computing model and in-memory parallel computing model are summarized; Finally, thefuture development trends are evaluated.

关 键 词：大数据 计算模型 并行计算 内存计算 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]