%0 Journal Article %T 云环境下的大规模线性有限元并行实现 %A 刘小虎 %A 林海铭 %J 计算力学学报 %D 2017 %R 10.7511/jslx201702011 %X 针对Hadoop MapReduce框架实现迭代算法效率不高的问题,提出了基于Spark RDDs(Resilient Distributed Datasets)的大规模线性有限元并行算法,探索在云平台上有效地实现迭代算法。在Hadoop+Spark实验室集群上,通过空间桁架进行算例验证,并与基于Hadoop MapReduce的线性有限元并行算法进行性能比较。结果表明,在本文搭建的集群上,基于RDDs的并行算法能求解15000000个自由度的空间桁架问题,远大于Hadoop平台上的3000000个自由度;对于小模型,Spark可获得200倍以上的加速比,对于大模型,获得7~8倍加速比 %K 云计算 SparkRDDs 线性有限元 空间桁架 并行计算 %U http://www.cjcm.net/jslxxb/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20170211&flag=1