[发明专利]基于CPU-GPU异构复合式并行计算框架的密码子偏差系数模型方法

摘要

本发明提供了一种基于CPU‑GPU异构复合式并行计算框架的密码子偏差系数实现方法，包括：在刀片机上建立集群，每台刀片机作为一个节点；并将主节点同时设置为主节点和从节点；搭建CUDA框架环境，并进行网络配置；对提交的批量作业目录进行预处理，拟合输出包含各个待处理任务文件实际HDFS存储位置的任务清单到指定的目录；定义对任务清单的划分规则，并发送到节点中进行处理；获取到单个任务文件的HDFS路径，将其下载到本地节点后，整理为命令请求；并将文件内容和命令请求发送到GPU服务器上；在监控到GPU服务器端计算完成后，将输出文件下载到本地，并上传至HDFS。本发明在批量作业提交情况下实现作业划分、并行处理以及内存计算，提高了密码子偏性算法的效率。

主权项

1.一种基于CPU‑GPU异构复合式并行计算框架的密码子偏差系数实现方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤一、在刀片机上建立Hadoop集群，每台刀片机作为一个节点；并将主节点同时设置为主节点和从节点；步骤二、在塔式服务器上搭建CUDA框架环境，并设置能够与Hadoop集群各个节点实现通信的网络配置；步骤三、对提交的批量作业目录进行预处理，拟合输出包含各个待处理任务文件实际HDFS存储位置的任务清单到指定的目录下；步骤四、通过MapReduce框架定义对任务清单的划分规则，在主节点启动Map任务，获取任务清单中的各个任务的分片实例，并发送到节点中进行处理，所述节点为每台刀片机所对应的节点；步骤五、通过Reduce模块的输入获取到单个任务文件的HDFS路径，将其下载到本地节点后，整理为需要在GPU服务器上进行处理的命令请求；并将文件内容和命令请求发送到GPU服务器上后，远程控制命令执行；步骤六、在监控到GPU服务器端CUDA‑CDC程序计算完成后，将指定输出目录下的输出文件下载到本地节点，并上传至HDFS。