| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2015-01-22 |
| タイトル |
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タイトル |
複数FPGAボードを用いたビッグデータ分割処理の高速化 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Acceleration of Big Data Partitioning with Multiple FPGA boards |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
並列化技術 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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電気通信大学大学院情報システム学研究科 |
| 著者所属 |
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電気通信大学大学院情報システム学研究科 |
| 著者所属 |
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電気通信大学大学院情報システム学研究科 |
| 著者所属 |
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アバールデータ |
| 著者所属 |
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電気通信大学大学院情報システム学研究科 |
| 著者所属 |
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電気通信大学大学院情報システム学研究科 |
| 著者所属 |
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電気通信大学大学院情報システム学研究科 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Systems, University of Electro-Communications |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Systems, University of Electro-Communications |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Systems, University of Electro-Communications |
| 著者所属(英) |
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en |
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Aval Data |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Systems, University of Electro-Communications |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Systems, University of Electro-Communications |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Systems, University of Electro-Communications |
| 著者名 |
工藤, 龍
須戸, 里織
オゲ, ヤースィン
寺田, 祐太
吉見, 真聡
入江, 英嗣
吉永, 努
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| 著者名(英) |
Ryu, Kudo
Saori, Sudo
Yasin, Oge
Yuta, Terada
Masato, Yoshimi
Hidetsugu, Irie
Tsutomu, Yoshinaga
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
インターネットの普及とセンサ技術の発達により，人々が扱うデータはビッグデータと呼ばれるような増大と多様化が進んでいる．ビツグデータの解析には分散システムが使用されるが，その計算時間はデータの配置に大きな影響を受ける．データの分散に要するプロセッサおよびネットワークの負荷は高く，計算機システム全体のパフォーマンスを制約してしまう．そこで我々の研究グループは，データの分散に要する計算と通信をストレージとネットワークを密結合する FPGA 上の専用ハードウエアにオフロードする仕組みを提案する．本研究報告ではケーススタディとして，生命科学における配列類似性検索を対象に塩基配列データベースを分散配置するハードウェアを実装し，評価した結果について議論する．est_human データベースを対象に評価した結果，ソフトウェアによる同様の処理である mpiBLAST でのデータ分散と比較して，プロセッサとネットワークの負荷を低く維持したまま，約 24～27 倍の高速化を確認した． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Data volume and diversity that we treat have been increasing rapidly because of increasing popularity of the internet and emerging sensor technologies. In order to analyze Big Data, data distribution on multiple computing nodes influences the computational time. Our research group proposes a offloading scheme of such a big data analytics process to a dedicated hardware which equips FPGA, Flash storage and network interface. This technical report describes an implementation of partitioning distribute nucleotide database for sequence similarity search in bioscience as a case study, and discusses the performance evaluation. Through the evaluation of "est human" database, we confirm that 24-27 times seep-up is achieved by the proposed method compared to a software-based procedure of mpiBLAST, with maintaining processor and network loads in low. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11451459 |
| 書誌情報 |
研究報告システムとLSIの設計技術（SLDM）
巻 2015-SLDM-169,
号 34,
p. 1-6,
発行日 2015-01-22
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8639 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-SLDM15169034.pdf (915.6 kB)
