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アイテム
GPGPUを用いたリポジトリマイニングの高速化手法 ― プロセスメトリクスの算出への適用 ―
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/83631
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/83631b3c6d138-55e0-4cc5-aca9-69e076ec8814
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-SES2012027.pdf (314.9 kB)
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Copyright (c) 2012 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2012-08-21 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | GPGPUを用いたリポジトリマイニングの高速化手法 ― プロセスメトリクスの算出への適用 ― | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Using the GPGPU for Large-Scale Mining Software Repositories Studies - An Experience Report of Calculating Process Metrics - | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | リポジトリマイニング | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 九州大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 九州大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 九州大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| モントリオール理工科大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 九州大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 九州大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 九州大学 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Kyushu University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Kyushu University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Kyushu University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| École Polytechnique de Montréal | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Kyushu University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Kyushu University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Kyushu University | ||||||||
| 著者名 |
永野, 梨南
中村, 央記
亀井, 靖高
ブラム, アダムス
久住, 憲嗣
鵜林, 尚靖
福田, 晃
× 永野, 梨南 中村, 央記 亀井, 靖高 ブラム, アダムス 久住, 憲嗣 鵜林, 尚靖 福田, 晃
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| 著者名(英) |
Rina, Nagano
Hiroki, Nakamura
Yasutaka, Kamei
Bram, Adams
Kenji, Hisazumi
Naoyasu, Ubayashi
Akira, Fukuda
× Rina, Nagano Hiroki, Nakamura Yasutaka, Kamei Bram, Adams Kenji, Hisazumi Naoyasu, Ubayashi Akira, Fukuda
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | リポジトリマイニング分野は，版管理システムやバグ管理システム等のリポジトリに保管されているデータを統合・分析し，ソフトウェア開発者に有用な情報を提供する分野である．リポジトリのデータサイズは大きくなり続けていることから，リポジトリマイニングのスケールアップは本研究分野の主な課題の 1 つである．近年では，スーパーコンピュータやクラウドコンピューティングのような従来手法が用いられているが，スーパーコンピュータの導入は高価であり，クラウドコンピューティングの導入は設定や調整に手間がかかるという問題が存在する．本論文では，既存のビデオカードを用いることで導入可能な GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units) を用いたリポジトリマイニングのスケールアップを提案する．GPGPU を用いることにより，Eclipse プロジェクトのバージョン履歴上における代表的なリポジトリマイニングのケーススタディにおいて，CPU のみを用いた手法に比べ 43.9 倍高速化することができた． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | Scalable analysis is an important issue in the Mining Software Repositories (MSR) field, which aims to integrate and analyze data stored in large software repositories such as source control repositories and bug repositories. Recently, researchers have experimented with conventional techniques like a super-computer or cloud computing, but these are either too expensive or too hard to configure. The goal of this paper is to improve the scaling of MSR analysis techniques by using general-purpose computing on graphics processing units (GPGPU) on off-the-shelf video cards. Through a representative MSR case study (i.e., measuring co-change factors) on version history from the Eclipse project, we find that the GPGPU approach is up to a factor of 43.9 faster than a CPU-only approach. | |||||||
| 書誌情報 |
ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2012論文集 巻 2012, p. 1-8, 発行日 2012-08-21 |
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| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
