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J-GLOBAL ID：201702240704554571   整理番号：17A1273320

新たなビッグデータ負荷のためのプロキシベンチマーク【Powered by NICT】

Proxy benchmarks for emerging big-data workloads

著者 (2件)： Panda Reena (The University of Texas at Austin) ,  John Lizy Kurian (The University of Texas at Austin)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISPASS  ページ： 139-140  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： コンピュータシステムの初期設計空間評価は通常性能モデル(例えば,詳細なシミュレータ,RTLベースモデルなど)を用いて行った。しかし,複雑なソフトウェアスタックと長い実行時間のために詳細な性能モデルに多くの新しいアプリケーションを実行に非常に挑戦的である(しばしば不可能)。これら複雑な応用をベンチマークでこのような課題を克服するために,小型プロキシベンチマーク,実世界アプリケーションの性能を代表することを生成し,迅速に生じ,複雑なソフトウェアスタック支援を必要としないに収束する代理生成法,PerfProxを提案した。過去代理発生研究は詳細なシミュレータから得られた詳細な微細構造の独立したメトリクス,多くの新しい応用には生成するのが困難であることが多いを利用した。PerfProxは主にハードウェア性能カウンタから誘導された性能メトリックスを用いた迅速で効率的な代理発生を可能にする。データサービスとデータ分析応用を実行する三最新データベース(Cassandra,MongoDBとMySQL)に対する代理生成フレームワークを評価した。プロキシベンチマークは~94%の精度で元のアプリケーションの性能(IPC)を模倣し,命令数を大幅に減少させた。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： 計数器 ,  シミュレータ ,  *ベンチマーク ,  微細構造 ,  計算機システム ,  データ解析 ,  ハードウェア ,  データベース ,  応用プログラム
準シソーラス用語： MySQL ,  メトリックス ,  性能モデル ,  実行時間 ,  設計空間 ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機システム開発  (JD02010R) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

タイトルに関連する用語 (1件)： ビッグデータ