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J-GLOBAL ID:201702218605363098   整理番号:17A1444078

Hadoop並列レンダリングにおける小ファイル記憶と計算最適化【Powered by NICT】

Small files storing and computing optimization in Hadoop parallel rendering
著者 (6件):
資料名:
巻: 29  号: 20  ページ: ROMBUNNO.3847  発行年: 2017年 
JST資料番号: W2542A  ISSN: 1532-0626  資料種別: 逐次刊行物 (A)
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:
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Hadoopフレームワークは,大規模,高性能並列レンダリングシステムを構築するためのアニメーション産業で広く使用されている。しかし,Hadoop分散ファイルシステム(HDFS)およびMapReduceプログラミングモデルを大規模ファイルを管理し,性能ペナルティを受けるように設計されている表現とレンダリングシステムにおける小ファイルを貯蔵した。二インテリジェントアルゴリズムに基づく小ファイルを併合する方法は問題を解決するために提案する。法は粒子群最適化(PSO)を用いたシーンの多重セットの最適マージ値を選択し,サポートベクトルマシン(SVM)を使用する全てのシーンに対して最適マージ値を得るために用い,レンダリング時間,メモリ制限と他の指標を考慮した主にによるできる一般的なSVMモデルを生成した。法は最適マージ値と区間ベース方法で同一シーンにおけるファイルを併合するフレーム間コヒーレンスを利用している。最後に,提案した方法は,三つの異なる下塗りシーンの下でナイーブ法と比較した。実験結果は,提案した方法が顕著に小さなファイルの数を減少させると課題を与えると,貯蔵効率と計算効率を改善することを示した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. 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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パターン認識  ,  人工知能 
タイトルに関連する用語 (5件):
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