9、高性能云：MapReduce与GPGPU及基于信任的多代理架构助力跨云VM迁移

高性能云：MapReduce与GPGPU及基于信任的多代理架构助力跨云VM迁移

在当今的云计算领域，高性能计算和资源的高效利用至关重要。本文将介绍两个关键方面的内容，一是MapReduce在矩阵乘法中的应用以及GPGPU的并行化加速，二是基于信任的多代理架构如何支持跨云VM迁移。

1. MapReduce在矩阵乘法中的应用

我们的工作聚焦于涉及一维和二维数组操作的算法，这些算法可以用包含未定义数量数组元素或矩阵乘积的线性代数表达式表示。以矩阵乘法为例，这是我们考虑的最复杂操作，下面介绍如何通过Skeleton进行代码转换。

1.1 矩阵乘法的MapReduce两轮处理

我们提出的矩阵乘积Skeleton基于Hadoop MapReduce模型，将矩阵乘法算法映射到两个MapReduce轮次中。
- 第一轮 ：
- Map阶段 ：矩阵被分解成块，并生成键/值对，以跟踪每个节点处理的元素，并确定Reduce阶段的执行方式。
- Reduce阶段 ：使用这些键/值对，reducer对分配给它们的子矩阵进行乘法运算。
- 第二轮 ：使用新的键/值对将矩阵块重新分配给reducer，并执行部分结果的最终求和操作。

以下是第一轮代码示例（部分）：

# 第一轮代码示例（示意）
class MyMapper:
    def __init__(self):
        pass
    de