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J-GLOBAL ID：202002261251720685   整理番号：20A2227969

その場データ解析のための特徴保存損失圧縮【JST・京大機械翻訳】

Feature-preserving Lossy Compression for In Situ Data Analysis

著者 (7件)： Yakushin Igor (Argonne National Laboratory, USA) ,  Mehta Kshitij (Oak Ridge National Laboratory, USA) ,  Chen Jieyang (Oak Ridge National Laboratory, USA) ,  Wolf Matthew (Oak Ridge National Laboratory, USA) ,  Foster Ian (Argonne National Laboratory, USA) ,  Klasky Scott (Oak Ridge National Laboratory, USA) ,  Munson Todd (Argonne National Laboratory, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICPP Workshops ’20  ページ： 1-9  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  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： オフライン解析のためのディスクへのシミュレーション書き込みデータを有する従来のモデルは,限られた記憶容量またはI/O帯域幅を有するコンピュータ上で,非常に高価である。現場データ解析は,この問題に取り組むための必要なパラダイムとして出現し,そして,エキサスケールコンピューティングにおいて重要な役割を果たすことが期待される。圧縮と特徴追跡ルーチンを組み合わせたシミュレーション,圧縮品質を評価するためのフレームワーク,I/Oとデータ管理のためのミドルウェアライブラリ,およびパイプラインの構成と実行のためのワークフローツールから成る,包括的なin situデータ解析パイプラインの設定に関与する様々な側面と課題を示した。2つの事例適用パイプラインのために,2つのスーパーコンピュータ,Oak Ridge国立研究所におけるSummit,およびArgonne国立研究所におけるθにおける圧縮機構とパラメータの研究を行った。圧縮パラメータの最適選択は,データ,時間,および解析により変化し,in situパイプラインの周期的再調整は圧縮品質を改善できることを示す。最後に,HPCコミュニティにおけるin situデータ解析と管理実践と技術のより広い採用に関する展望を論じた。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 円板 ,  シミュレーション ,  記憶容量 ,  データ管理 ,  コミュニティ ,  データ解析 ,  帯域幅 ,  スーパコンピュータ ,  *コンピュータ ,  ワークフロー ,  ミドルウェア
準シソーラス用語： 業務管理 ,  オフライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 圧縮 ,  データ解析 ,  高性能 ,  in situ

分類 (1件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (3件)： データ解析 ,  保存 ,  損失