大規模リアルタイムデータ処理
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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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 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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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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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
... 本章では，Graph500ベンチマークの概要と、分散 BFSアルゴリズム について述べる。 ２-1 Graph500ベンチマークの概要 Graph500 は、大 規 模なグラフに対してBFSによる探 索を実行する ベンチマークである。単位時間に処理できたエッジ数と、扱える最大 問題サイズが評価指標となる。計算インテンシブなTop500ベンチマー ...
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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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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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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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大規模データの匿名加工処理を高速化する技術を開発
... 1. 大規模データに対する匿名加工処理の高速化技術の開発 東大生研と日立は、大規模データの解析問合せにおいて高速性を発揮してきた非順 序型実行原理を、新たに匿名加工処理に適用しました。 これまで匿名加工処理には専用ソフトウェアを用いるのが一般的であり、データベ ...
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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 StreamGPU 20120516
... ゴリズム SST の GPU による性能最適化」電子情報通信学会技術研究報告 既存ライブラリを使った高速化 2010 年 10 月 上野晃司 , 鈴村豊太郎 . データストリーム処理における GPU タスク並 ...
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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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4N1-4 加速度センサと心拍センサを用いたリアルタイムデータ処理による広告配信
... Twitter データがある。 Twitter を用いたデータマイニングの事例は多いが、 Tweet 内 容や位置情報を用いた分析が行われているだけであり、どのよ うなときにつぶやかれているのかを Tweet 以外の情報も用い て分析したものは少ない。ユーザの「どのようなとき」を分析 する情報として、スマートフォンや活動量計の加速度センサを 使う事が考えられる。加速度センサから移動しているのか止 ...
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大規模動的ネットワークに特化した グラフデータ格納基盤
... 科学技術振興機構の戦略創造事業のうち、全体の規模としては最大 我が国の社会的・経済的ニーズの実現に向けた戦略目標に対して設定 公募により採用された強力な研究チームが国の政策実現に向け研究を推進 研究領域：ポストペタスケール高性能計算に資するシステムソフトウェア技 ...
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メモリ階層構造を考慮した大規模グラフ処理の高速化
... 背景 ! ネットワーク解析 は , 様々な応用の存在し , 近年の重要性が高まっている 医療 , ソーシャルネットワーク , 知識 , 生物 , 電力網 , モデリング , シミュレーション , ... で生じるデータの関係性からネットワークを構築し構造を解析する ...
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SENAC Vol. 52, No. 2( ) 37 [ 大規模科学計算システム ] アプリケーションサービスの紹介 情報部情報基盤課共同利用支援係 はじめに 本センター大規模科学計算システムでは 分子軌道計算 数式処理 データ処理等の各アプリケーションソフトウェアをサービスしています
... 表 2. 計算機システムと日本語環境 システム ホスト名 OS 日本語環境 並列コンピュータ LX 406Re-2 front.cc.tohoku.ac.jp Linux UTF-8 SSH は通信路上のデータを暗号化することで安全性を高めたプログラムです。利用している端末が Linux, macOS の場合は SSH クライアントソフトがインストールされています。インストールされていない場合は端末の ...
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大規模データ天文学の進展
... リダクションソフトの管理を一元化。過去バージョ ンのソフトによる再リダクションをサポート。 請求の多い処理済みデータはアーカイブに蓄積。同 じリダクションを繰り返さない。 ...
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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
... 並列モデル モデル モデルとしての モデル としての としての としてのストリーム ストリーム ストリーム ストリーム･ ･プロセッシング ･ ･ プロセッシング プロセッシング プロセッシングの の の の優位性 優位性 優位性 優位性 ファーストクラスとしてのStreams – 明示的なタスクおよびデータの並列性 – マルチコア活用の直感的手法 ...
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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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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
... Task parallelism, where multiple tasks are computed simultaneously, must be used when a stream computing application requires relatively small computations for large[r] ...
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