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J-GLOBAL ID：201702228363168159   整理番号：17A1920981

インテリジェントクラスタリングはストリーム処理のための適応プリフェッチングとバッファ管理を誘導【Powered by NICT】

Intelligent clustering guided adaptive prefetching and buffer management for stream processing

著者 (4件)： Lee Sung Min (Department of Computer Science, Yonsei University, Seoul, South Korea) ,  Youn Young Sun (Department of Computer Science, Yonsei University, Seoul, South Korea) ,  Yoon Su Kyung (Department of Computer Science, Yonsei University, Seoul, South Korea) ,  Kim Shin Dug (Department of Computer Science, Yonsei University, Seoul, South Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SMC  ページ： 2498-2503  発行年： 2017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： リアルタイムストリームデータ処理は大量の絶え間ないストリーミングデータを処理するために低待ち時間でビッグデータを扱うことが要求される。クラスタリングに基づくインテリジェント先読みの手法,特にストリーム処理のためのその関連DRAM PCM(相変化メモリ)ハイブリッドメモリ管理方式を提案した。主記憶をアクセス要求のストリーム処理の負担を軽減するために,バッファヒット率を改善することによりメモリアクセス量を削減するために,ストリーム処理挙動を反映するように設計されている知能プリフェッチ法。ストリーム処理は,ユーザに比較的小さい待ち時間を保証しなければならないので,厳密な時間におけるストリームデータを処理するためのストリームプロセッシングに特に重要である。ハイブリッドメモリ構造を用いることにより,高性能,低エネルギー消費,メモリスケーラビリティのような利点を示した。クラスタリングに基づくスマートプリフェッチを用いて,バッファヒット率を改善し,このため,システム全体の性能を向上させることができる。著者らの提案したアーキテクチャとクラスタリングに基づくプリフェッチ法は1.15倍にシステム性能を改善し,従来のモデルのプリフェッチ方式なしハイブリッドメモリとバッファアーキテクチャと比較し,1.23倍もエネルギー消費,DRAM従来のみモデルと比較できる。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： データ処理 ,  *クラスタ化 ,  待ち時間 ,  エネルギー消費 ,  記憶構造 ,  DRAM ,  主メモリ ,  計算機アーキテクチャ ,  記憶管理
準シソーラス用語： *プリフェッチ ,  メモリアクセス ,  ヒット率 ,  相変化メモリ ,  ビッグデータ ,  *ストリーム処理 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K) ,  計算機利用技術一般  (JE01000C)

タイトルに関連する用語 (5件)： クラスタリング ,  ストリーム処理 ,  適応 ,  バッファ管理 ,  誘導