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将“工作”放在网络中:网络内流数据分析.pdf

上传人: 张** 编号:158398 2024-03-31 18页 1.81MB

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本文探讨了在网络中进行流数据分析时,如何将工作有效地分配给网络。作者Monica Chiosa来自ETH Zurich的计算机科学系,与Thomas Preusser、Michaela Blott和Gustavo Alonso合作。文章首先提出了云计算背景下,处理云中数据的问题,并引入了FPGA ASIC的概念,强调了它在硬件专业化和节能方面的优势。 关键数据包括:FPGA与多线程比较,平均性能提高了7.5倍;在使用RDMA通信链接时,计算内核的延迟几乎可以忽略不计;当通过内核传递数据时,延迟远小于数据传输的延迟。 研究还涉及了精确计算,例如皮尔逊相关系数计算,用于量化两个属性(流)之间的线性关系。此外,文章还介绍了一种基于FPGA的流数据处理架构,并讨论了其在医学、物理和经济学等领域的应用潜力。 最后,文章感谢AMD为ETH Zurich系统组慷慨捐赠的异构加速计算集群(HACC),并提到了两个开源项目:ACCL和Coyote Framework,它们分别提供了Xilinx FPGA上的MPI集体通信和操作系统抽象,以及现代异构平台的共享网络和内存服务。
"FPGA在数据流分析中的优势是什么?" "RDMA技术在云数据处理中的应用如何?" "如何利用AMD EPYC处理器和FPGA加速数据流分析?"
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