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J-GLOBAL ID:201602265646795175   整理番号:16A0771442

Hadoop/MapReduce性能を改善するためのGPUとMPTCPの結合【Powered by NICT】

Coupling GPU and MPTCP to improve Hadoop/MapReduce performance
著者 (5件):
資料名:
巻: 2016  号: IGBSG  ページ: 1-6  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)
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ApacheHadoopは,近年の有名なオープンソースクラウドコンピューティングソフトウェアである,性能は研究者の努力のロットによる前よりもはるかに良好であったが,その性能はまだ不均一インターネットの不確実で動的な環境からの望ましくない分散計算速度と遅い応答時間のためにさらに改善される可能性があった。本論文では,マルチパスTCP(MPTCP)プロトコルをもつ新しい結合GPU計算は,分散計算性能をさらに改善するために電流Hadoop/MapReduceアーキテクチャを提案した。マップのプロセスを高速化するためにGPU計算を使用し,低減のデータ転送時間を短縮するためにMPTCPを用いた。Terasort,WordCountとPiEstimateなどHadoopベンチマークアプリケーションを適用した提案方式の改善された性能を実証した。予備実験結果によれば,提案した方式は,結合GPUコンピューティングとMPTCPマルチパスプロトコルのロバスト性と帯域幅集約によるHadoop/MapReduce性能を向上させ,さらに分散コンピューティング待ち時間を低減することができる。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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図形・画像処理一般  ,  専用演算制御装置 
タイトルに関連する用語 (3件):
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