文献

J-GLOBAL ID：201702268284450423   整理番号：17A1257727

符号化TeraSort【Powered by NICT】

Coded TeraSort

著者 (4件)： Li Songze ,  Supittayapornpong Sucha ,  Maddah-Ali Mohammad Ali ,  Avestimehr Salman
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IPDPSW  ページ： 389-398  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： 選別,多くの機械学習アルゴリズムのビルディングブロックであるに焦点を当て,CodedTeraSortと命名した新しい分散ソーティングアルゴリズムHadoop MapReduceにおけるTeraSortベンチマークの実行時間を大幅に改善することを提案した。CodedTeraSortの鍵となるアイデアは,データの構造化された冗長性を課すことである,TeraSortのデータシャフリングボトルネックを克服するネットワーク内符号化機会を可能にするために。Amazon EC2クラスターにCodedTeraSortアルゴリズムの性能を実験的に評価し,関心ある典型的な設定のための,TeraSortと比較して,1.97×3.39倍のスピードアップを達成することを示した。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： 構造形成 ,  アルゴリズム ,  冗長性 ,  *符号化 ,  ベンチマーク ,  ネットワーク ,  学習アルゴリズム ,  クラスタ
準シソーラス用語： 実行時間 ,  MapReduce ,  ビルディングブロック , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (1件)： 符号化