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软件学报 2002年第4期13卷 608-615页

作者：胡长军丁文魁黄其军向华许卓群清华大学计算机科学与技术系北京100084 北京大学计算机科学技术系北京100871

如何描述分布数组是基于网络数据并行计算的基本问题.从网络并行计算的一般需求出发,讨论了分布数组描述DAD（distributed array descriptor）的内容和结构,具体给出了p-HPF并行编译系统的DAD结构定义.针对分布数据的稀疏存储和紧凑存... 详细信息

如何描述分布数组是基于网络数据并行计算的基本问题.从网络并行计算的一般需求出发,讨论了分布数组描述DAD（distributed array descriptor）的内容和结构,具体给出了p-HPF并行编译系统的DAD结构定义.针对分布数据的稀疏存储和紧凑存储模型,给出了数据在Block分布、Cyclic分布和Block_Cyclic（k）分布方式下,全局数组到局部数组转换的计算方法,这些方法已在p-HPF编译器中得到实现并证明了其有效性.最后讨论了分布数据描述的标准化对实现并行计算系统的可移植性和可重用性的意义.

关键词：分布数组描述网络并行计算 HPF语言并行编译数据并行计算

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数据并行计算与Meta分析模型在荷斯坦牛产奶性状关联分析中的应用

数据并行计算与Meta分析模型在荷斯坦牛产奶性状关联分析中的应用

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作者：殷诗舒湖南农业大学

学位级别：硕士

本研究首先通过计算机模拟探讨了数据并行计算与Meta分析模型的关系。Meta分析通过收集与主题相关的研究结果,将每个研究结果计算为一个统一的指标(效应量),然后对不同研究的效果量化进行统计分析。常用Meta分析模型包括固定效应Meta分... 详细信息

本研究首先通过计算机模拟探讨了数据并行计算与Meta分析模型的关系。Meta分析通过收集与主题相关的研究结果,将每个研究结果计算为一个统一的指标(效应量),然后对不同研究的效果量化进行统计分析。常用Meta分析模型包括固定效应Meta分析和随机效应Meta分析。并行计算是将一个大的数据分解成若干个较小的数据,然后再将这些小数据分别在若干个计算机CPU(或核)上同时计算,最后通过加权计算总体参数的估计。本研究表明,依据线性回归分析的数据并行计算方法,可以视为是通过并行计算方式来实现的固定效应Meta分析模型,其加权为模型参数的方差和协方差的矩阵。但是如果忽略模型参数间的协方差,Meta分析估计的基因效应是有偏差的,其偏差取决于协方差的大小。当等位基因频率相当时,单基因(标记)的并行计算方法等价于固定效应Meta分析模型,所估计的基因效应是一致的。本研究采用计算机模拟方法,研究了数据并行计算和Meta分析两种方法在不同的遗传力、群体规模和数据分块情形下,对估计基因效应的方差和平方偏差的影响。通过模拟实验我们得到了如下的结论:1.用数据并行计算和固定效应Meta分析方法所估计的基因效应具有很高的相关性(r>0.97),二者的差异主要是来源于Monte Carlo误差。2.估计基因效应的方差和平方偏差在不同的遗传力和群体规模间的差异显著(p数据并行计算、固定效应和随机效应Meta分析模型,以及Mega分析模型)分别估计了48个候选基因对于荷斯坦牛三个产奶性状(产奶量、乳蛋白量、乳脂肪量)的遗传效应。其中,Mega分析是将各项独立研究的原始数据合并,对总体进行一次性计算。研究结果表明:1.四种方法所估计的候选基因效应具有高度的相关性。数据并行计算和Mega分析所估计的基因效应是完全相等的,说明二者在统计模型上是等价的。Meta分析的基因效应是近似的,因为忽视了模型参数的协方差。2.随机效应的Meta分析方法估计的基因效应的方差显著大于其他三个方法估计的基因效应的方差,原因在于前者所估计的基因效应方差,除了随机抽样方差以外,还包括不同研究(数据)间的异质方差。3.本研究发现和验证了显著影响三个产奶性状的候选基因。对产奶量有显著遗传效应的候选基因有:DGAT,DECR1基因SNP7、SNP10、SNP11、SNP13、SNP9、SNP8,以及MER基因位点的rs29021694。对乳脂量有显著遗传效应的候选基因有:DGAT基因,DECR1基因SNP7、SNP8、SNP10、SNP13、SNP9、SNP11,MER基因位点rs29021694。对乳蛋白量有显著遗传效应的候选基因有:DECR1-SNP7、SNP10、SNP13、SNP8、SNP9、SNP11,DGAT基因,以及MER基因位点rs29021694。

关键词：关联分析 Meta分析数据并行计算候选基因产奶性状荷斯坦牛

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数据并行计算:概念、模型与系统

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计算机科学 2000年第6期27卷 1-5页

作者：李晓明北京大学计算机科学技术系

一、引言并行计算,或者并行处理,指的是这样一种努力和相关的研究:利用多个具有计算能力的部件来共同完成一个计算工作,以获得比用一个部件来完成要快的效果。这显然是一个很自然的想法。历史地看,几乎是自从有了计算机,就有了并行处理... 详细信息

一、引言并行计算,或者并行处理,指的是这样一种努力和相关的研究:利用多个具有计算能力的部件来共同完成一个计算工作,以获得比用一个部件来完成要快的效果。这显然是一个很自然的想法。历史地看,几乎是自从有了计算机,就有了并行处理的想法和实践。在80年代后期到90年代初期。

关键词：数据并行计算算法并行计算机数学模型

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利用GPU进行高性能数据并行计算

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程序员 2008年第4期 97-99页

作者：丁艺明刘波趋势科技高级工程师趋势科技高级研发经理

数据库技术的成熟、数据挖掘应用、生物基因技术的发展、历史数据的几何级膨胀等使高性能计算（High Performance Computing，HPC）成为必要。虽然通过创建分布式系统可以解决部分大型计算的问题，但是分布式系统有通信开销大，故障率... 详细信息

数据库技术的成熟、数据挖掘应用、生物基因技术的发展、历史数据的几何级膨胀等使高性能计算（High Performance Computing，HPC）成为必要。虽然通过创建分布式系统可以解决部分大型计算的问题，但是分布式系统有通信开销大，故障率高；数据的存取结构复杂，开销大；数据的安全性和保密性较难控制等弱点。随着计算机处理器，特别是GPU（Graphical Processing Unit）计算能力的飞速提高，高性能计算正在逐步进入桌面（低端）领域，我们开始探讨并行编程模型与并行编程等软件技术。

关键词：数据并行计算性能计算 GPU 分布式系统生物基因技术计算机处理器数据库技术数据挖掘

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MapReduce：大数据并行计算之利器

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信息方略 2013年第11期 54-57页

作者：梁欢

MapReduce作为谷歌三大技术法宝之一，在批量数据分工整合方面，算得上是一把利器。以MapReduce为关键性组件的开源系统Hadoop，也在大数据时代风靡一时。云计算、物联网、移动互联网给世界带来的大数据冲击，很多人都有目共睹。如何解... 详细信息

MapReduce作为谷歌三大技术法宝之一，在批量数据分工整合方面，算得上是一把利器。以MapReduce为关键性组件的开源系统Hadoop，也在大数据时代风靡一时。云计算、物联网、移动互联网给世界带来的大数据冲击，很多人都有目共睹。如何解决大数据的存储、捕获、处理困难，是众多IT专家致力于解决的问题。

关键词： MapReduce 数据并行计算移动互联网批量数据物联网谷歌组件 IT

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