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  1. 研究報告
  2. ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)
  3. 2022
  4. 2022-HPC-185

HPC環境を想定した探索的データ解析におけるノードローカルストレージの利用の検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/218957
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/218957
d671a720-416a-44ff-ae86-40107fa9f215
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-HPC22185019.pdf IPSJ-HPC22185019.pdf (1.0 MB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-07-20
タイトル
タイトル HPC環境を想定した探索的データ解析におけるノードローカルストレージの利用の検討
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 グラウド・データ解析
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
筑波大学大学院理工情報生命学術院システム情報工学研究群情報理工学位プログラム
著者所属
筑波大学大学院理工情報生命学術院システム情報工学研究群情報理工学位プログラム
著者所属
筑波大学計算科学研究センター
著者所属
筑波大学計算科学研究センター
著者名 巨畠, 和樹

× 巨畠, 和樹

巨畠, 和樹

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小山, 創平

× 小山, 創平

小山, 創平

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平賀, 弘平

× 平賀, 弘平

平賀, 弘平

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建部, 修見

× 建部, 修見

建部, 修見

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 ビッグデータから洗練された知識を抽出するにはデータの深い理解が不可欠である.データを加工し可視化することによって分析する探索的データ解析(EDA)では多くの試行がデータの深い理解を促す.そのため従来のシステムより多く試行できる高性能 EDA システムが求められる.本研究では HPC 環境を想定した EDA システムの構築を提案する.インタラクティブジョブと JupyterLab によるインタラクティブな実行環境を構築することで次の試行までの待ち時間を短縮する.また計算ノードで構成したアドホック並列分散ファイルシステム CHFS を活用することで試行あたりの実行時間を短縮する手法を提案する.提案手法では分散処理・並列計算ライブラリである Dask で CHFS を活用するためのインターフェースの設計と実装を行った.評価の結果,並列ファイルシステムからデータを読む場合と比較して最大 32% 実行時間が短縮されることを示した.またスケーラビリティの評価では 4 ノードの場合で並列化効率 88.2% を達成した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10463942
書誌情報 研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)

巻 2022-HPC-185, 号 19, p. 1-8, 発行日 2022-07-20
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8841
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 14:58:27.859513
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