Resumen

Las aplicaciones de Internet, como la búsqueda en red, el comercio electrónico y las aplicaciones médicas modernas, producen y procesan datos masivos. Existe un considerable paralelismo de datos en los procesos de cálculo de aplicaciones intensivas en datos. Un algoritmo de recorrido, la búsqueda en anchura (BFS, por sus siglas en inglés), es fundamental en muchas aplicaciones de procesamiento de grafos y métricas cuando un grafo crece en escala. Se han propuesto una variedad de métodos de programación científica para acelerar y paralelizar BFS debido a la pobre localidad temporal y espacial causada por patrones de acceso a memoria irregular inherentes. Sin embargo, el nuevo hardware paralelo podría proporcionar una mejor mejora para los métodos científicos. Para abordar problemas de grafos de mundo pequeño, proponemos un sistema multicore heterogéneo escalable y novedoso basado en FPGA (campo de puertas programable en campo) para programación científica. El núcleo es multihilo para procesamiento de transmisión. Y se

• Materias:Calibración geométrica Núcleos computacionales Consultas de palabras clave Pronóstico probabilístico Máquina de aprendizaje
• Subjects:Geometric calibration Computational kernels Keyword queries Probabilistic forecasting Machine learning
• Palabras claves:Aplicaciones de internet; Paralelismo de datos; Búsqueda en amplitud; Métodos de programación científica; Hardware paralelo; Matriz de compuertas programable en campo
• Keywords:Internet applications; Data parallelism; Breadth-first search; Scientific programming methods; Parallel hardware; Field-programmable gate array