Asymmetriska multi-core processorer (AMPs) med allmänna ändamål och specialiserade kärnor förpackade på samma chip, växer fram som ett ledande paradigm för high-end computing. En stor del av den befintliga forskningen undersöker användningen av fristående AMP:er i beräkningsutmaningar och dataintensiva tillämpningar. AMP används snabbt som högpresterande acceleratorer på kluster. I dessa inställningar hanteras schemaläggning, kommunikation och I/O av processorer för allmänna ändamål (GPP), medan beräkning avlastas till AMP. Design utrymme prospektering för konfiguration och programvara stack av hybrid kluster av AMPs och GPPs är ett öppet problem. I det här dokumentet utforskar vi detta designutrymme i ett genomförande av den populära MapReduce-programmeringsmodellen. Våra bidrag är: En undersökning av olika designalternativ för hybrida asymmetriska kluster av AMP och GPPs; antagandet av en strömmande strategi för att stödja MapReduce beräkningar på kluster med asymmetriska komponenter; och adaptiva schemaläggare som tar hänsyn till individuella komponentkapaciteter i asymmetriska kluster. Genom hela vår design tar vi bort I/O-flaskhalsar med hjälp av dubbelbuffring och asynkront I/O. Vi presenterar en utvärdering av designval genom experiment på ett verkligt kluster med MapReduce arbetsbelastning av varierande grad av beräkningsintensitet. Vi finner att i ett kluster med resursbegränsade och välförsedda AMP-acceleratorer uppnår en streamingstrategi 50,5 % respektive 73,1 % bättre prestanda jämfört med den icke-streamande metoden, respektive skalar nästan linjärt med ökande antal beräkningsnoder. Vi visar också att våra dynamiska schemaläggningsmekanismer effektivt anpassar parametrarna i schemaläggningspolitiken mellan applikationer med olika beräkningstäthet.
Rafique m.fl. REF använde dubbelbuffering och asynkron I/O för att stödja MapReduce-funktionen i kluster med asymmetriska komponenter.
Supporting MapReduce on large-scale asymmetric multi-core clusters
{'venue': 'OPSR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}