毕业设计外文资料翻译--Java中的数据并行骨架

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1、毕业设计外文资料翻译学院：专业班级：学生姓名：学号：指导教师：外文出处：(外文)HKuchen，SErnsting《ProcediaComputerScience》, 2012, 9(11):1817–1826附件：1.外文资料翻译译文；2.外文原文指导教师评语：基本符合翻译要求。签名：2015年10月14日1．外文资料翻译译文Java中的数据并行骨架摘要在过去的几年中，多核处理器和集群的多核心处理器已经成为有前途的方向，以满足日益增长的需求，计算性能。他们提供可扩展的性能，当然代价是繁琐和复杂的并行编程的成本。由于缺乏高层次的抽象，并行应用程序开发人

2、员必须处理低级别的细节，如协调线程或同步进程。因此，并行编程仍然是一个困难和容易出错的任务。为了程序员屏蔽了这些底层细节，算法的骨架已经被提出。他们封装了典型的并行编程模式，并已经成为一种有效的和可扩展的方法，以简化并行应用程序的开发。在本文中，我们提出我们的骨架库java绑定。我们指出java的优缺方面的并行与分布式计算。矩阵乘法基准测试表明，java泛型提供性能较差，因此，java实现无法在性能方面和C++实现竞争。【关键字】算法骨架，并行编程，分布式编程，编程环境，消息传递，javaHPC1.简介在过去的几十年中，提高微处理器的性能的策略是推动一

3、个单一的核心，不断增加的时钟速率，并引入复杂的和高功耗的功能，如序执行和分支预测。这导致了一个电源问题，因为这些微处理器所需的功率以更快的速度增长，而不是频率，以及它的性能。为了满足日益增长的计算性能需求，芯片设计人员目前已转向多核处理器。原性能的增加，现在来自增加的核心数量，而不是把频率推到它的极限。一方面，这一战略的结果有高性能的收益，同时，在一个相当恒定的水平，保持电力消耗。另一方面，这一战略也导致了编程的多核心处理器的复杂性上一个显着的增长。今天，并行程序员必须处理的低级别的概念，如多线程和消息传递。由于缺乏高层次的抽象，便携式并行编程可以是一

4、个非常复杂和容易出错的任务。开发商不仅要处理在一定程度上完全不同的计算平台和编程方法，他们还必须处理消息传递的标准如MPI[1]和多线程的概念，如OpenMP[2]或java并发API。因为程序员屏蔽了低层细节，从而降低了复杂度，算法的骨架已经提出[3]。他们封装了典型的并行计算和通信模式，从而隐藏低级别的细节，实现程序员的并行。在本文中，我们提出了基层库JMuesli，java的骨架库[4]数据并行部分结合，[5]。为了保证平台的独立性，JMuesli只使用纯java的特点和不通过java本地接口使用任何本地代码（JNI）。因为C/C++编译为机器码

5、，从而来执行，和java虚拟机的比较，通常被称为java提供的表现比C/C++糟糕。但是在时间的有效技术的发展（JIT）编译更快（并发）的垃圾收集器，这个位置至少是可疑的。在本文中，我们想找出java相对于并行与分布式计算对C++的比较中的优势和劣势。本文的其余部分的结构如下：2节讨论相关工作，3部分介绍了C++骨架库、指出其观念和利益。4部分详细描述了如何用java实现的骨架库的概念。此外，与矩阵乘法的一个小程序，我们演示了如何使用JMuesli实现并行应用程序。5节提供实验结果包含测量运行的矩阵乘法基准速度。最后，第6节总结了论文，并给出了一个简短

6、的展望未来的工作。2.相关工作在[3]中，通过引入一组初始的算法骨架：固定度的划分，迭代组合，聚类和任务队列分布，建立了算法的骨架方法。他讨论了一般的实施细节，独立的基本主机语言的功能或必要性，并阐述了骨骼库方法的长处和短处。今天，骨架编程有与编程范式不同的几种方法。其中大部分为命令式编程语言如C、C++和java的MPI上或其他发行库在程序库方面的骨骼。在[6]gonzalez-v´艾雷泽，莱顿提供的算法骨架的框架和库的艺术´状态概述。他们详细地描述了不同的方法，并总结了最近的研究骨骼编程的主题。根据我们在C++和java类库提供的算法骨架的方法，我

7、们将简要讨论骨骼规划近期类似的方法。另一个值得一提的方法对骨骼编程是PISA的并行编程语言（P3L）[9]，一个结构化的并行语言为骨架构建代码的协调并行或顺序执行。爱丁堡框架库(eSkel)[10]是实现算法的骨架第一个库。作为一个结构化的并行编程库,eSkel提供各种骨骼编程结构的C函数MPI。然而,新版本eSkel2解决了更多的概念更大的灵活性。以上提到的Java框架库利用先进的消息传递库MPJE等分布式计算。RMI技术依赖于客户机-服务器模型,因此引入可伸缩性问题时,可能会有成百上千的节点。3.骨架构建库骨架构建库是一个c++模板库提供各种任务和

8、数据并行骨架。为一种有效的支持许多核心的计算机架构以及集群的库，利用OpenMPMPI[1]和