高エネルギー物理データ解析のための並列HDF5データセット連接に関する事例研究【JST・京大機械翻訳】

Lee Sunwoo; Hou Kai-yuan; Wang Kewei; Sehrish Saba; Paterno Marc; Kowalkowski James; Koziol Quincey; Ross Robert; Agrawal Ankit; Choudhary Alok; Liao Wei-keng

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219670442817 整理番号：22P0342357

高エネルギー物理データ解析のための並列HDF5データセット連接に関する事例研究【JST・京大機械翻訳】

A Case Study on Parallel HDF5 Dataset Concatenation for High Energy Physics Data Analysis

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資料名：
発行年： 2022年05月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月02日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

高エネルギー物理学(HEP)において,実験者は,解析するとき,基本的粒子とそれらの相互作用をより良く理解するのを助ける大量のデータを生成する。このデータは,しばしば小サイズの多くのファイルで捕捉され,科学者のためのデータ管理課題を創出する。大規模プラットフォームに関するデータ管理,転送,および解析をより良く促進するために,より少数の大きなファイルにデータを集約するのは有利である。しかし,この翻訳プロセスは,有意な時間と資源を消費し,そして,結果として得られる凝集ファイルは,大規模プラットフォームの分析において,高度に並列のアクセスのために,非効率的であった。本論文では,並列I/O戦略およびHDF5特徴に関する事例研究を,データ集約時間の低減,圧縮の効果的利用,およびスケールにおける解析中の結果データへの効率的なアクセスの確保のために提示する。著者らは,この事例研究におけるNOvA検出器データに焦点を当て,大規模なHEP実験を行い,多くのデータを生成した。著者らの事例研究から学んだ教訓は,類似したデータセットの取扱いを知り,従って,この一般的なデータ管理タスクに関連したコミュニティ知識を拡張する。【JST・京大機械翻訳】

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オペレーティングシステム , ディジタル計算機方式一般

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