公开(公告)号：CN102567312A

公开(公告)日：2012-07-11

申请号：CN201110453278.0

申请日：2011-12-30

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 翟岩龙 ,  罗壮 ,  黄河燕 ,  刘培志

IPC: G06F17/28 ,  G06F9/38

Abstract: 本发明涉及一种基于分布式并行计算框架的机器翻译方法，首先在机群上部署分布式计算环境，并在每个数据节点都部属机器翻译引擎；将需要翻译的语言信息经过预处理后分块存储在分布式文件系统中，然后启动多个任务进行分布式并行翻译，并将翻译之后的结果进行汇总，形成最终翻译之后的文档。本发明通过采用分布式并行计算框架实现了翻译任务的并行执行，大大提高了翻译系统的翻译效率，并具有良好的可扩展性。

公开(公告)号：CN102708088A

公开(公告)日：2012-10-03

申请号：CN201210140745.9

申请日：2012-05-08

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 翟岩龙 ,  刘培志 ,  罗壮 ,  黄河燕 ,  宿红毅 ,  郭琨毅

IPC: G06F15/16 ,  G06F9/38

Abstract: 本发明提出了一种面向海量数据高性能计算的CPU/GPU协同处理方法，用于解决海量数据计算运行效率偏低的问题。通过设计一套JAVA注释码规范以及搭建一个由多台计算机组成的计算机集群，在集群中部署改进后的Hadoop平台，改进后的平台中被加入设计好的Java注释码规范和GPU Class loader；在每个计算节点上安装好某一版本的CUDA，使用户在编写程序时可通过注释码在MapReduce的Map函数中方便的使用GPU计算资源。本方法实现了对计算机集群上CPU和GPU计算能力的统一调度利用，使兼具数据密集型和计算密集型特点的应用可被高效的实现，编写好的源代码具有可移植性，便于程序员进行开发。