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并行计算 无人机大数据处理的动力引擎

发布日期:2017-07-11  来源:木木小姐玩灰机我要投稿我要评论
以无人机航飞数据为代表的航空数码影像的获取频率越来越快,数据量也越来越大,传统的基于串行计算的数据处理方式已很难满足高效率的生产需求及海量数据的快速更新,因此必须采用并行计算技术来提高数据处理的效率。

一、并行计算技术

所谓并行处理技术,就是增加同一时间间隔内操作数量的技术。为并行处理所设计的计算机统称为并行计算机;在并行计算机上求解问题称为并行计算;在并行计算机上实现求解问题的算法称为并行算法。

严格地说,并行性有2种含义:一是同时性,指2个或多个事件在同一时间发生;二是并发性,指2个或多个事件在同一时间间隔内发生。

并行计算 无人机大数据处理的动力引擎

目前比较流行的高性能计算系统,大体可以分为2类:一类是共享内存系统(SMP),其特点是多个处理器拥有物理上共享的内存;另一类是分布存储系统(DMP),如MPP和集群系统,特点是系统由多个物理上分布的结点组成,每个结点拥有自己的内存,结点通过高速以太网或专用高速网络连接。

并行计算 无人机大数据处理的动力引擎

二、集群系统

集群系统是利用高速通用网络将一组高性能工作站或高档PC 机,按某种结构连接起来,在并行程序设计以及可视化人机交互集成开发环境支持下,统一调度,协调处理,实现高效并行处理的系统。集群系统中的主机和网络可以是同构的,也可以是异构的。与传统的并行处理系统相比,集群系统有以下几个明显的特点:

(1) 系统开发周期短。集群系统大多采用商用工作站和通用LAN 网络,大大节省了研制时间。

(2) 系统价格低。构成集群的工作站或高档PC 机是批量生产的,因而售价较低。

(3) 用户投资风险小。集群系统不仅是一个并行处理系统,它的每个结点同时也是一个独立的工作站。即使整个系统对某些应用问题并行效率不高,它的结点仍然可以作为单个工作站使用。

(4) 系统扩展性好。集群系统大多使用通用网络,系统扩展容易。

(5) 节约系统资源。集群系统的结构比较灵活,可以将不同体系结构、不同性能的工作站联结在一起,这样就可以充分利用现有设备。

(6) 用户编程方便。集群系统中,程序的并行化是在用户熟悉的编程环境C、C++或Fortran下实现的。

并行计算 无人机大数据处理的动力引擎
 
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标签:  并行计算|大数据
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