大师
在 FPGA 上使用异步累积更新来加速迭代算法的框架
什么是大师?
Maestro 是一个分布式集群计算框架,用于使用 FPGA 加速迭代算法。
迭代算法
迭代算法代表了一类普遍存在的数据挖掘、网络搜索和科学计算应用程序。 在迭代算法中,通过对输入数据集(例如 PageRank,Dijkstra 的最短路径)执行重复计算得出最终结果。 并行化此类算法的现有技术使用诸如 MapReduce 和 Hadoop 之类的软件框架在集群中的多个基于 CPU 的工作站之间分发数据以进行迭代并收集每次迭代的结果。 这些平台的特点是需要在迭代边界同步数据计算,从而阻碍系统性能。
为什么是大师?
Maestro 使用异步累积更新来打破这些同步障碍。 这些更新允许为大量数据点积累中间结果,而无需基于迭代的障碍,允许集群中的各个节点独立地朝着最终结果前进。 计算是动态优先级的,以加速算法收敛。
大师加
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