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J-GLOBAL ID：202002292098097475   整理番号：20A1951030

ハイブリッド無線支援ボランティア計算パラダイム【JST・京大機械翻訳】

Hybrid wireless aided volunteer computing paradigm

著者 (3件)： Periola Ayodele A. (Department of Electrical, Electronics and Computer Engineering, Bells University of Technology, Otta, Nigeria) ,  Falowo Olabisi E. (Department of Electrical Engineering, University of Cape Town, Cape Town, South Africa) ,  Senior Member IEEE
資料名： Wireless Networks  (Wireless Networks)
巻： 26  号： 7  ページ： 5355-5369  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1715A  ISSN： 1022-0038  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ビッグデータ取得と処理は,価値駆動機械学習アプリケーションの開発において重要である。これは資源制約シナリオの計算に挑戦する。複雑な資源制約シナリオは,インストールクラウドインフラストラクチャの低い容量と高速インターネットリンクの低いアベイラビリティにより発生する。これらの因子は,機械学習アプリケーションを開発するためのクラウドソースデータを処理する能力を制限する。ボランティアコンピューティングパラダイムはこれらの課題に対処するのに適していることが分かった。ボランティアコンピューティングパラダイムは,地理的領域に分布するユーザによって提供される計算ノードを利用する。それは,低コストコンピューティングエンティティを有するボランティアのアベイラビリティに活用する。本論文では,上記の課題に対処するために,分割計算システム(FCS)を提案した。FCSは知的計算ノード選択を組み込み,クラウドソースデータを処理するために高性能エンドユーザコンピューティングノード(ラップトップ)を使用する。FCSの性能を,クラウドサーバを使用する既存の方法に対して調査した。結果は,FCSが取得コストと電力消費を,平均で,それぞれ35%と56.5%まで低減することを示した。処理クラウドソースデータに費やされたビット当たりのワットも平均98%まで増強された。さらに,FCSの使用はデータ処理にアクセス可能なメモリ資源を強化する。シミュレーションは,58.7%までのモジュール計算エンティティにおけるメモリの増加が0.5EBによってモジュール型ボランティアコンピューティングノードのネットワークを通して利用可能なメモリを強化することを示した。非モジュール通信サブシステムを有するエンドユーザコンピューティングノードの代わりにモジュール通信サブシステムを有するエンドユーザノードの使用は,平均で37.5%のチャネル容量を強化する。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2020 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 ,  学習 ,  計算機システム ,  ネットワーク ,  電力消費 ,  通信路容量 ,  アベイラビリティ ,  通信 ,  *応用プログラム ,  インフラストラクチャー ,  エンドユーザコンピューティング ,  機械学習
準シソーラス用語： エンドユーザ ,  エンティティ ,  ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： クラウドソーシング ,  データ処理 ,  無線コンピューティング ,  ボランティアコンピューティング

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 無線 ,  支援 ,  ボランティア ,  計算 ,  パラダイム