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圖形處理器環境基於OpenCL之MapReduce框架之設計與實作

為了解決記憶體cl查詢的問題，作者黃宗智 這樣論述：

隨著科技的發展與演進，不論是中央處理器(Central Processing Unit, CPU)或是圖形處理器(Graphics Processing Unit, GPU)的處理能力都日益增強。特別是圖形處理器，由於其擁有優異的平行處理之能力，GPGPU(General Purpose Computation on the GPU)的概念也被提出。為此本論文設計並實作一個適用於OpenCL(Open Computing Language)在圖形處理器環境的MapReduce軟體框架，針對想要使用OpenCL開發運行在圖形處理器上的平行化應用程式之使用者，提供一個可以簡化開發過程、容易實現平

行計算複雜細節，並大幅度地降低使用者負擔的MapReduce軟體框架。本論文設計之框架包含許多應用程序介面，其系統架構可以分為兩個部分，第一部分為運行在中央處理器上的框架應用程序介面，包含:初始化、取得輸入資料、建立程式、裝置資源查詢、設定執行緒與切割資料、設定與準備內核、加入輸入資料、配置GPU記憶體、取回結果與釋放資源等。第二部分為運行在圖形處理器上的框架應用程序介面，包含: Map、Map count、Reduce、Reduce count、Group、計算記憶體大小等。本論文之實作中部分模組使用OpenCL函式庫所提供的應用程序介面，加入應用程式資料的運算處理、計算記憶體空間、應用程式

待處理資料之轉換與準備等等。使用者可以專心設計處理的部分，框架會自動呼叫OpenCL應用程序介面並傳入適當的參數值，協調CPU與GPU的處理過程。本論文主要貢獻在於使用OpenCL實作MapReduce軟體框架，使所有使用本論文框架所開發的程式可以跨平台，易於移植；亦提供許多應用程序介面供使用者在開發的過程中使用，這些應用程序介面的運作充分展現OpenCL的運作以及處理流程。