SparkCL简介

SparkCL源码链接

Spark + Aparapi = SparkCL

• 其中Spark都很熟悉了，是云计算框架，将Hadoop 里的Mapreduce优化了。
• Aparapi 是Java版的Opencl，不用JavaCL的原因是，JavaCL需要更多底层的操作，而我们的目的只是调用一下GPU进行计算，并不管具体GPU并行的事情。另外，Aparapi有一个容错机制，就是如果没有检测到GPU硬件的话，就会返回给JVM来运行(在源码KernelRunner.java 333行)。

SparkCL的改进

经过example里代码的对比，可以发现:SparkCL是通过自定义mapCL函数或者reduceCL函数来实现GPU并行。也就是说，sparkCL通过自定义mapCL/ reduceCL改写transformation。

其中mapCL/ reduceCL 里自定义funcX函数，这个函数在spark kernel实例化的时候，可以动态调用具体的mapParameter函数和mapReturnValue函数。mapParameter主要是set GPU参数，比如Range，mapReturnValue是执行具体的任务。

最后mapCL/ reduceCL 再调用spark的map(funX)和reduce(funX)

以下是mapCL代码：

        public  JavaRDD mapCL(final SparkKernel kernel) 
    {

        Function funcX = new Function()
        {

            @Override
            public R call(T v1) throws Exception 
            {
                final SparkKernel cachedKernel = (SparkKernel) SparkCLCache.getInstance().tryGetCachedKernelVersion(kernel);
                cachedKernel.mapParameters(v1);
                exclusiveExecKernel(cachedKernel);
                return cachedKernel.mapReturnValue(v1);
            }

        };

        return (JavaRDD) m_data.map(funcX);
    }