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J-GLOBAL ID：201602268090468677   整理番号：16A0695359

パターン駆動動的データレイアウト再構成の使用【Powered by NICT】

Usage Pattern-Driven Dynamic Data Layout Reorganization

著者 (11件)： Tang Houjun ,  Byna Suren ,  Harenberg Steve ,  Zou Xiaocheng ,  Zhang Wenzhao ,  Wu Kesheng ,  Dong Bin ,  Rubel Oliver ,  Bouchard Kristofer ,  Klasky Scott ,  Samatova Nagiza F.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CCGrid  ページ： 356-365  発行年： 2016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： 科学シミュレーションと実験は非常に大規模に向けて移動し,大量のデータを発生させるので,解析的応用のデータアクセス性能が重要である。ミスマッチはしばしばデータアクセスの書込みと読出しパターンの間で起こる,典型的には貧弱な読取性能をもたらした。データレイアウト再構成はデータアクセスの局所性を改善するために使用した。しかしながら,現在のデータ再組織化は静的であり,正確な将来のアクセスパターンの事前知識に依存する単一(またはの)最適化レイアウトを発生させることに焦点を当てた。動的データ使用パターンを認識し,一般的な読出しパターンに有益であることを複数の再レイアウトへの関心のデータを複製し,与えられた読み出しパターンの有利なレイアウトを選択することに実行時間決定を行うフレームワークを提案した。このフレームワークは,変数の多次元アレイの個々の元素とチャンクを支持した。パターン駆動レイアウト選択戦略は,元のデータセットから読むと比較して多重高速化を達成した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： シミュレーション ,  局所性 ,  高速化 ,  最適化 ,  再編成 ,  不整合 ,  *再構成 ,  高次元 ,  多重化
準シソーラス用語： データセット ,  チャンク ,  実行時間 ,  事前知識 ,  アクセスパターン ,  データアクセス , 【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 (1件)： 再構成