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J-GLOBAL ID：201802213544120870   整理番号：18A2229902

Hornet GPU上の動的スパースグラフおよび行列のための効率的データ構造【JST・京大機械翻訳】

Hornet: An Efficient Data Structure for Dynamic Sparse Graphs and Matrices on GPUs

著者 (4件)： Busato Federico (Department of Computer Science, University of Verona, Italy) ,  Green Oded (Computational Science and Engineering, Georgia Institute of Technology, USA) ,  Bombieri Nicola (Department of Computer Science, University of Verona, Italy) ,  Bader David A. (Computational Science and Engineering, Georgia Institute of Technology, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： HPEC  ページ： 1-7  発行年： 2018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： スパースデータ計算は科学と工学において普遍的である。それらの高密度データ対応物と異なり,スパースデータ計算は,それらの実行において,より少ない局所性とより多くの不規則性を有し,それらを並列化し,最適化するために,より挑戦的になる。並列アーキテクチャ上のスパースデータ表現に対する既存フォーマットの多くは静的データ問題に限定されているが,動的データに対するそれらは性能とメモリフットプリントの両方において非効率性を被っている。本研究は,動的データ問題を目標とする新しいデータ表現であるHornetを提示した。ホルネットは入力サイズによってスケーラブルであり,データ進化の間にデータ再配分または再初期化を必要としない。GPUアーキテクチャのためのHornet実装を示し,それを最も広く使われている静的および動的データ構造と比較した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  再分布 ,  局所性 ,  データ表現 ,  最適化 ,  *データ構造 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： フットプリント ,  並列アーキテクチャ ,  不規則性 ,  高密度 ,  スパース , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： GPU ,  グラフ ,  行列 ,  データ構造