文献

J-GLOBAL ID：202002285787699322   整理番号：20A2782783

ピークとステップ検出に基づくスーパーコンピュータネットワークにおけるメッセージパッシング遅延の類似性マイニング【JST・京大機械翻訳】

Similarity Mining of Message Passing Delays in Supercomputer Networks Based on Peak and Step Detection

著者 (3件)： Salnikov Alexey (Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russia) ,  Begaev Artur (Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russia) ,  Maysuradze Archil (Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russia)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1331  ページ： 486-499  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マルチプロセッサコンピューティングシステムにおけるデータの伝送で発生する遅延を解析する問題を考察した。この問題は,クラスタコンピューティングシステムの資源を効果的に利用する並列プログラムを作成する必要性により,現実である。また,通信環境における遅延の解析はシステム管理者にとって有用である。それらは,計算クラスタシステムソフトウェアの自動化トラブルシューティングと微調整に使用できる。スーパーコンピュータ通信における遅延解析の特別な手法を提案した。クラスタリングアルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは,異常値を平滑化し,遅延の類似挙動を持つノードを見つける方法で遅延値の貯蔵データ量を大幅に削減できる。アルゴリズムは相関分析とK平均クラスタ化アルゴリズムの方法に基づいている。研究を,Moscow州大学の応用数学とスーパーコンピュータのKeldysh研究所のK60スーパーコンピュータを用いて行った。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  自動化 ,  *ネットワーク ,  クラスタ化 ,  平滑化 ,  通信 ,  マルチプロセッサシステム ,  異常値 ,  ベンチマーク ,  *スーパコンピュータ
準シソーラス用語： トラブルシューティング ,  クラスタコンピューティング ,  *メッセージパッシング ,  並列プログラム ,  クラスタリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： ベンチマーク ,  MPI ,  クラスタ分析 ,  異常値検出 ,  相関解析 ,  通信遅延 ,  コンピュータクラスタ

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

タイトルに関連する用語 (4件)： スーパーコンピュータ ,  メッセージパッシング ,  遅延 ,  類似性