메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김대희 (건국대학교) 박능수 (건국대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제67권 제2호
발행연도
2018.2
수록면
270 - 276 (7page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
Apache Spark is one of the high performance in-memory computing frameworks for big-data processing. Recently, to improve the performance, general-purpose computing on graphics processing unit(GPGPU) is adapted to Apache Spark framework. Previous Spark-GPGPU frameworks focus on overcoming the difficulty of an implementation resulting from the difference between the computation environment of GPGPU and Spark framework. In this paper, we propose a Spark framework based on a heterogenous pipeline computing with OpenCL to further improve the performance. The proposed framework overlaps the Java-to-Native memory copies of CPU with CPU-GPU communications(DMA) and GPU kernel computations to hide the CPU idle time. Also, CPU-GPU communication buffers are implemented with switching dual buffers, which reduce the mapped memory region resulting in decreasing memory mapping overhead. Experimental results showed that the proposed Spark framework based on a heterogenous pipeline computing with OpenCL had up to 2.13 times faster than the previous Spark framework using OpenCL.
#HPC #GPGPU #OpenCL #Apache spark #Parallel computing

목차

Abstract
1. 서론
2. GPGPU를 활용한 Spark 프레임워크 분석
3. GPGPU를 활용한 이기종 파이프라인 컴퓨팅 기반 Spark 프레임워크
4. 실험 및 고찰
5. 결론
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Jeffrey Dean and Sanjay Ghemawat, “MapReduce: simplified data processing on large clusters,” Communications of the ACM. 51(1). pp. 107-133. 2008. Matei Zaharia, Mosharaf Chowdhury, Tathagata Das, Ankur Dave, Justin Ma, Murphy McCauley, Michael J. Franklin, Scott Shenker, and Ion Stoica, “Resilient distributed datasets: A fault-tolerant abstraction for in-memory cluster computing,” Proceedings of the 9th USENIX conference on Networked Systems Design and Implementation. pp. 2-2. 2012. Matei Zaharia, Mosharaf Chowdhury, Michael J. Franklin, Scott Shenker, and Ion Stoica, “Spark: cluster computing with working sets,” Proceedings of the 2nd USENIX conference on Hot topics in cloud computing. pp.10-10. 2010. Tudor Alexandru Voicu, “SparkJNI: A Reference Design for a Heterogeneous Apache Spark Framework,” M.S. Thesis, the Delft University of Technology, 2016. Oren Segal, Pilip Colangelo, Nasibeh Nasiri, Zhuo Qian and Martin Margala, “SparkCL: A Unified Programming Framework for Accelerators on Heterogeneous Clusters,” arXiv preprint arXiv:1505. 01120, 2015.

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

OpenGL Compute Shader를 사용한 GPU 행렬 곱셈 알고리즘
박상근 한국CDE학회 논문집 2018 .03
그래픽 카드 기반 다채널 서브밴드 능동 소음 제어 알고리즘 분석
김영석 ,  박영진 한국소음진동공학회 학술대회논문집 2017 .10
CPU 수냉식 쿨러 자켓의 유동해석
이종선 ,  박동석 한국산학기술학회 학술대회논문집 2005 .05
그래픽 카드의 가격과 성능
이강수 한국CDE학회지 2008 .12
[우수논문] 멀티 코어와 GPU가 차세대 웹 브라우저의 성능에 미치는 영향 분석
홍경환 ,  김대호 ,  신동군 한국정보과학회 학술발표논문집 2012 .06

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0