[PDF] Top 20 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

... Graph500 Reference Implementations  All the MPI implementations are based upon “ Level-synchronized BFS ”  The benchmark includes reference MPI implementations that can be categorized into two methods on ... 完全なドキュメントを参照

... 4 のよ うにR*C個の行とC個の列に分割し、プロセッサ（i, j）は、隣接行列の A_(i,j)^((1) )~A_(i,j)^((C) )のCブロックを担当する。頂点は、R x C 個のブロックに分割し、プロセッサ（I, j）は、j*R+I 番目のブロックを担 ... 完全なドキュメントを参照

...  # of Vertices 2 SCALE , # of Edges 2 SCALE+4 Graph500 (http://www.graph500.org) Rank Machine Owner Problem Size GTEPS 1 NNSA/SC Blue Gene/Q Prototype II (4096 nodes / 65,536 cores ) NNSA and IBM ... 完全なドキュメントを参照

... given graph), is one with a particularly wide range of ...(a graph) using its own language (the topology of vertices and edges), avoiding any interpretation ...sparse graph growing continuously in a ... 完全なドキュメントを参照

... い 方 々 感 謝 意 を 表 る 参 考 文 献 1) Graph500 : http://www.graph500.org/ 2) Andy Yoo, Edmond Chow, Keith Henderson, William McLendon, Bruce Hendrickson, and Umit Catalyurek. 2005. A Scalable Distributed ... 完全なドキュメントを参照

... Harish [10] devised a method of accelerating single-source shortest path problems with GPGPUs. Their GPGPU-based method solves the breadth-first search problem in approximately 1 second for 10 million vertices of a ... 完全なドキュメントを参照

... 謝辞：本研究の一部は科学研究費補助金・挑戦的萌芽研究 （課題番号 :22650017) の助成によって行われた。 参 考 文 献 [1] Daniel Nurmi, et al., The Eucalyptus Open-source Cloud-computing System, Proceedings of the 2009 9 th ... 完全なドキュメントを参照

... 4.2 最適化問題 定式化 以 ン 経済的 ー 最適 化問題 定式化 い 述 本研究 問題 VM ン ン 起動数 線形計画問題 解く方 針 定 式 化 主 旨 [16] 用 い い SDAR(Sequentially Discounting AR Model) 利用 未来 ... 完全なドキュメントを参照

... 東京工業大学 西井俊介 東京工業大学 / IBM 東京基礎研究所 鈴村豊太郎.[r] ... 完全なドキュメントを参照

... Data Stream Processing for Large-Scale Bipartite Graph using Graph Partition.. † Masaru Ganse, Information Science and Engineering , Tokyo Institute of Technology.[r] ... 完全なドキュメントを参照

... あら 大規模 成長 続 るエメネ構 を持 タヴシを， モ゚ャシ゜ヘ性を考慮 効率よ 解析 る ， タヴシ ケダモヴヘ処理を用い ゜ンェモベンシャエメネ処理を提案 る． 計算ペタャ Incremental GIM-V を提案 ，タヴシ ケダモヴヘ処理系 IBM System S を用い 実装 評価を行い， より効率的 適用範 広いタヴシケダモヴヘエメネ処 理 向 議論 ... 完全なドキュメントを参照

... E-mail: [email protected], [email protected] あ 本 研 究 ， 々 刻 々 流 計 算 処 理 操 作 を 行 う 出 来 処 理 処 理 系 を 用 い 並 列 音 声 識 を 実 装 ． 処 理 系 記 述 力 音 声 識 並 列 散 ， 処 理 拡 張 容 易 行 え を 示 ， 識 処 理 を 4 16 構 成 散 並 列 環 境 ン 比 較 、 ... 完全なドキュメントを参照

... – 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] ... 完全なドキュメントを参照

... 変化点検知アルゴリズム SST *1 *1 Tsuyoshi Ide, et al, Knowledge Discovery from Time-series Data using Nonlinear Transformations, The 4th Data Mining Workshop of JSSST 2004 SVD （特異値分解）を 計算し、時系列データ の特徴を抽出 ... 完全なドキュメントを参照

... 知 大 対 規模 計算 繰 返 場合 多 GPGPU 手法 高 速化 ． GPU 並列 高速化 提案 ．変化 検知 １ あ 特異 変換 計算 多 特異値 解 占 い 特異値 解 計算 う 二 対角化 GPU 並列 実装 行列 320 数 256 CPU 1 対 17.22 倍 高速 ... 完全なドキュメントを参照

... 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] ... 完全なドキュメントを参照

...  Since CUDA can execute many thread-block in parallel, single kernel can proces. s multiple matrices[r] ... 完全なドキュメントを参照

... 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 ... 完全なドキュメントを参照

... 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] ... 完全なドキュメントを参照

... Next Figure 6 illustrates the comparisons among the different strategies for object recycling described earlier, while using the GoogleSearchLarge service. All of the strategies had more than 600 tps, which is over twice ... 完全なドキュメントを参照