DSpace DSpace UPC
 Català   Castellano   English  

E-prints UPC >
Altres >
Enviament des de DRAC >

Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem: http://hdl.handle.net/2117/9999

Arxiu Descripció MidaFormat
Becerra.pdf243,6 kBAdobe PDFThumbnail
Veure/Obrir

Citació: Becerra, Y. [et al.]. Speeding up distributed MapReduce applications using hardware accelerators. A: International Conference on Parallel Processing. "38th International Conference on Parallel Processing". Viena: 2009, p. 42-49.
Títol: Speeding up distributed MapReduce applications using hardware accelerators
Autor: Becerra Fontal, Yolanda Veure Producció científica UPC; Beltran Querol, Vicenç; Carrera Pérez, David Veure Producció científica UPC; González Tallada, Marc Veure Producció científica UPC; Torres Viñals, Jordi Veure Producció científica UPC; Ayguadé Parra, Eduard Veure Producció científica UPC
Data: set-2009
Tipus de document: Conference report
Resum: In an attempt to increase the performance/cost ratio, large compute clusters are becoming heterogeneous at multiple levels: from asymmetric processors, to different system architectures, operating systems and networks. Exploiting the intrinsic multi-level parallelism present in such a complex execution environment has become a challenging task using traditional parallel and distributed programming models. As a result, an increasing need for novel approaches to exploiting parallelism has arisen in these environments. MapReduce is a data-driven programming model originally proposed by Google back in 2004 as a flexible alternative to the existing models, specially devoted to hiding the complexity of both developing and running massively distributed applications in large compute clusters. In some recent works, the MapReduce model has been also used to exploit parallelism in other non-distributed environments, such as multi-cores, heterogeneous processors and GPUs. In this paper we introduce a novel approach for exploiting the heterogeneity of a Cell BE cluster linking an existing MapReduce runtime implementation for distributed clusters and one runtime to exploit the parallelism of the Cell BE nodes. The novel contribution of this work is the design and evaluation of a MapReduce execution environment that effectively exploits the parallelism existing at both the Cell BE cluster level and the heterogeneous processors level.
URI: http://hdl.handle.net/2117/9999
DOI: 10.1109/ICPP.2009.59
Apareix a les col·leccions:CAP - Grup de Computació d´Altes Prestacions. Ponències/Comunicacions de congressos
Departament d'Arquitectura de Computadors. Ponències/Comunicacions de congressos
Altres. Enviament des de DRAC
Comparteix:


Stats Mostra les estadístiques d'aquest ítem

SFX Query

Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets.

Per a qualsevol ús que se'n vulgui fer no previst a la llei, dirigiu-vos a: sepi.bupc@upc.edu

 

Valid XHTML 1.0! Programari DSpace Copyright © 2002-2004 MIT and Hewlett-Packard Comentaris
Universitat Politècnica de Catalunya. Servei de Biblioteques, Publicacions i Arxius