大規模デ タ処理
大規模グラフ処理 鈴村研究室 大規模データ処理・ストリームコンピューティング
... Communication Data Size at Each Level Figure 16 compares the reference implementations, R-CSR and R- CSC, with U-BFS in terms of the execution time at each level of the level-synchron[r] ...
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PDF Graph500 への挑戦 鈴村研究室 大規模データ処理・ストリームコンピューティング
... 図 4 1024ノードまでのスケーラビリティ TSUBAME2.0上での性能評価の結果について述べる。TSUBAME2.0 は、1400 以 上 のノード がFat-Treeに よるフルバイセクション の Infinibandネットワークで接続されている。各ノードには、Intel CPU Xeon 5670 2.93GHz （Westmere EP、6コア、256-KB L2 キャッシュ、 12-MB L3） が２つ、NVIDIA ...
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Publication 論文 鈴村研究室 大規模データ処理・ストリームコンピューティング
... We previously proposed an XML parser based on the notion of differential processing under the hypothesis that XML documents are similar to each other, and in this paper we enhance this[r] ...
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Publication 論文 鈴村研究室 大規模データ処理・ストリームコンピューティング
... By making use of these features and eliminating the redundant processing, we propose a new deserialization mechanism that reuses matching regions from the previously deserialized appl[r] ...
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Publication 論文 鈴村研究室 大規模データ処理・ストリームコンピューティング
... In Deltarser, each parse event and its corresponding byte- sequence are stored in one edge of an automaton. This au- tomaton has two major characteristics: 1) it can directly process byt[r] ...
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Spark と大規模データ処理 - NAISTビッグデータアナリティクス 第2回
... データベースの ACID 特性 データベースは，以下の四つの性質を満たしている必要が ある． Atomicity （原子性）: トランザクション処理はすべて実行 されるか，全く実行されない状態かのいずれかで終わる Consistency（一貫性）: トランザクション処理の前後で データに矛盾を生じない ...
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大規模グラフ処理 鈴村研究室 大規模データ処理・ストリームコンピューティング
... Hirundo analyzes, identifies the structure of a stream program, and transforms it to many different sample programs with same semantics using the no- tions of Tri-Operator Transformation[r] ...
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Publication 論文 鈴村研究室 大規模データ処理・ストリームコンピューティング ipdps 2012
... – Dynamic load balancing unit and time series prediction algorithm are built on System S. – System S can import C++ or Java code as a user defined operator and modularize it[r] ...
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Publication 論文 鈴村研究室 大規模データ処理・ストリームコンピューティング StreamGPU 20120516
... 5 万個 のセンサーがあるとする 4node(16 コア ) で分散処理しても、 SST で各センサーからの入 力データを 1 つ 処理するのに、 10 分 かかる IKA-SST *1*2 (SST の近似を高速に求めるアルゴリズム ) で計算し ...
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StreamGPU プロジェクト 鈴村研究室 大規模データ処理・ストリームコンピューティング StreamGPU HiPC2012
... Since CUDA can execute many thread-block in parallel, single kernel can proces. s multiple matrices[r] ...
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Graph500 への挑戦 鈴村研究室 大規模データ処理・ストリームコンピューティング
... OpenMP, If the vertex exists in CQ , then it finds a set of local vertices adjacent to the global vertex in CQ. The local vertex is added to NQ[r] ...
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Publication 論文 鈴村研究室 大規模データ処理・ストリームコンピューティング IC2010 ueno
... タスク数に比例して、条件分岐や引数の数が増えるという問題がある GPU を使った行列計算の高速化に関する研究 ほとんどの研究は非常に大きな行列を対象としている 小さい行列の並列処理に関する研究はない ...
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Publication 論文 鈴村研究室 大規模データ処理・ストリームコンピューティング
... を処理 識 1 番， 2 番， … ， N 番 を割 当 い ， N 番 次 再び 1 番 戻 ， いう風 割当先を決 ． 識 音声 識 完 了後， 識結果を出力 ． ， 出力 計算機 を使 出力 刻を求 ， 入力 刻， 出力 刻 び ...
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Publication 論文 鈴村研究室 大規模データ処理・ストリームコンピューティング VCTL Perf IISWC2011
... We use three different stream programs (Application- Specific Benchmarks) which are are used for different pur- poses such as Call Detail Record Processing (CDR), Volume Weighted Average [r] ...
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Publication 論文 鈴村研究室 大規模データ処理・ストリームコンピューティング IC2010 ueno paper
... IBM 東京基礎研究所 〒 242-8502 神奈川県大和市 鶴間 1623-14 E-mail: [email protected], [email protected] あ 処理 蓄積 処理 本論文 処理 ン 1 あ 変化 検知 GPU 高速化 扱う． 変化 検 ...
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PDF 本研究室志望者へ 鈴村研究室 大規模データ処理・ストリームコンピューティング
... 動的負荷分散によって計算資源を効率的に運用 動的負荷分散によって計算資源を効率的に運用 動的負荷分散によって計算資源を効率的に運用 動的負荷分散によって計算資源を効率的に運用 負荷変動が激しくデータレートが予測不可能なデータストリーム処理と、 長期の計算時間が必要なバッチ処理が混在するクラスタ環境において、 ...
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PDF 本研究室志望者へ 鈴村研究室 大規模データ処理・ストリームコンピューティング
... この処理方式 処理方式 処理方式 処理方式で で で で困難 困難 困難 困難なことは なことは なことは？ なことは ？ ？ ？ – データソースの データソース データソース データソース の の増加 の 増加に 増加 増加 に に従 に 従 従って 従 って って って、 、すべての 、 、 すべての すべての すべてのデータ データ データ データを を保存 を を 保存 ...
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Publication 論文 鈴村研究室 大規模データ処理・ストリームコンピューティング
... ， 大 規 模 エ メ ネ 処 理 ， 要 性 を 増 り ， Graph500 パ ン ス ブ ー ェ 広 り を 見 い る Graph500 モ ネ ゙ ヤ ン ケ 実 装 ， 使 用 さ れ い る ゚ ャ ガ モ ゲ ヘ 問 題 よ り ，分 散 ベ ペ モ 環 境 大 規 模 ケ ォ ー ャ さ る こ こ ，大 規 模 ケ ォ ー ャ 可 能 次 元 分 割 注 目 本 論 文 ， ...
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... 5.3.1 頂点とサブグラフの Mapping Mapping は頂点 ID とその頂点の属するサブグラフ ID の対応が書かれたデータである． 3 章で述べたとおり，本システムは 2 部グラフの片方の頂点群のみを分割の対象としている ため， Mapping には分割対象の頂点群とサブグラフの対応が書かれてる．エッジは分割対 象側の頂点の ID を見て，各グラフ処理 UDOP ...
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... Data Stream Processing for Large-Scale Bipartite Graph using Graph Partition.. † Masaru Ganse, Information Science and Engineering , Tokyo Institute of Technology.[r] ...
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