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J-GLOBAL ID：201702282858755877   整理番号：17A0238747

スケールでのマトリックス因数分解:3の事例研究を用いたスパークとC+MPIにおける科学的データ分析の比較【Powered by NICT】

Matrix factorizations at scale: A comparison of scientific data analytics in spark and C+MPI using three case studies

著者 (17件)： Gittens Alex (ICSI and Department of Statistics, UC Berkeley) ,  Devarakonda Aditya (EECS, UC Berkeley) ,  Racah Evan (NERSC, Lawrence Berkeley National Laboratory) ,  Ringenburg Michael (Cray, Inc.) ,  Gerhardt Lisa (NERSC, Lawrence Berkeley National Laboratory) ,  Kottalam Jey (EECS, UC Berkeley) ,  Liu Jialin (NERSC, Lawrence Berkeley National Laboratory) ,  Maschhoff Kristyn (Cray, Inc.) ,  Canon Shane (NERSC, Lawrence Berkeley National Laboratory) ,  Chhugani Jatin (Hiperform Consulting LLC) ,  Sharma Pramod (Cray, Inc.) ,  Yang Jiyan (ICME, Stanford University) ,  Demmel James (EECS and Math, UC Berkeley) ,  Harrell Jim (Cray, Inc.) ,  Krishnamurthy Venkat (Cray, Inc.) ,  Mahoney Michael W. (ICSI and Department of Statistics, UC Berkeley) ,  Prabhat (NERSC, Lawrence Berkeley National Laboratory)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： Big Data  ページ： 204-213  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Apacheスパークを用いた線形代数,HPCプラットフォーム上での伝統的なCおよびMPI実装に比べてのトレードオフを調べた。火花はローカルディスクへのアクセスを持つクラスタコンピューティングプラットフォーム上でのデータ分析のための設計され,データ並列タスクのための最適化した。三広く使用されている重要な行列因数分解:NMF(物理的plausability),PCA(その偏在性)とCX(データ解釈可能性)を調べた。はこれらの方法1.6TB素粒子物理学,2.2TBと16Tb気候モデリングと1.1TBバイオイメージングデータに適用した。データマトリックスは火花のデータ並列モデルに簡便にマッピングするためのアルゴリズム可能にするトールと情報である。1600までCray XC40ノードにスケーリング実験を行い,減速の源を記述し,高性能を得るために調整ガイダンスを提供した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 線形代数 ,  *事例研究 ,  *データ解析 ,  最適化 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 判断能力 ,  データ並列 ,  Apacheモジュール ,  *行列因数分解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 言語プロセッサ  (JD03040F) ,  分析化学一般  (CC02010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： スケール ,  マトリックス因数分解 ,  研究 ,  スパーク ,  科学 ,  データ分析