کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6874872 | 1441461 | 2018 | 15 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Towards high performance data analytic on heterogeneous many-core systems: A study on Bayesian Sequential Partitioning
ترجمه فارسی عنوان
به سوی تجزیه و تحلیل داده های با کارایی بالا بر روی سیستم های چند هسته ای ناهمگن: مطالعه ای در مورد پراکندگی توالی بیزی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
پردازش داده ها، سیستم نامتقارن، بسیاری از هسته سیستم، تجزیه و تحلیل عملکرد، طراحی و بهینه سازی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی
Bayesian Sequential Partitioning (BSP) is a statistically effective density estimation method to comprehend the characteristics of a high dimensional data space. The intensive computation of the statistical model and the counting of enormous data have caused serious design challenges for BSP to handle the growing volume of the data. This paper proposes a high performance design of BSP by leveraging a heterogeneous CPU/GPGPU system that consists of a host CPU and a K80 GPGPU. A series of techniques, on both data structures and execution management policies, is implemented to extensively exploit the computation capability of the heterogeneous many-core system and alleviate system bottlenecks. When compared with a parallel design on a high-end CPU, the proposed techniques achieve 48x average runtime enhancement while the maximum speedup can reach 78.76x.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Parallel and Distributed Computing - Volume 122, December 2018, Pages 36-50
Journal: Journal of Parallel and Distributed Computing - Volume 122, December 2018, Pages 36-50
نویسندگان
Bo-Cheng Lai, Tung-Yu Wu, Tsou-Han Chiu, Kun-Chun Li, Chia-Ying Lee, Wei-Chen Chien, Wing Hung Wong,