MapReduce并行编程模型研究综述

 MapReduce并行编程模型通过定义良好的接口和运行时支持库,能够自动并行执行大规模计算任务,隐藏底层实现细节,降低并行编程的难度.本文对MapReduce的国内外相关研究现状进行了综述,阐述和分析了当前国内外与MapReduce相关的典型研究成果的特点和不足,重点对MapReduce涉及的关键技术(包括:模型改进、模型针对不同平台的实现、任务调度、负载均衡和容错)的研究现状进行了深入的分析.本文最后还对MapReduce未来的发展趋势进行了展望.     

CUDA架构下的灰度图像匹配并行算法

提出一种NVIDIA CUDA架构下的灰度图像匹配算法,利用GPU加速灰度图像的匹配过程。实际的测试结果表明,在现有实验环境中,对同一图像,在不损失匹配精度的前提下,在GPU上使用CUDA实现的灰度图像匹配并行算法比在CPU上使用MPI实现的灰度图像匹配并行算法快了40多倍,性能得到了显著提高,从而使灰度图像匹配应用于如交互式系统等实时应用成为可能。