Apache Spark is a fast and general-purpose cluster computing package. It provides a new abstraction named resilient distributed dataset, which is capable of support for fault tolerance while keeping data in memory. This type of abstraction results in a significant speedup compared to legacy large-scale data framework, MapReduce. In particular, Spark framework is suitable for iterative machine learning applications such as logistic regression and K-means clustering, and interactive data querying. Spark also supports high level libraries for various applications such as machine learning, streaming data processing, database querying and graph data mining thanks to its versatility. In this work, we introduce the concept and programming model of Spark as well as show some implementations of simple statistical computing applications. We also review the machine learning package MLlib, and the R language interface SparkR.
Most relational database systems provide $B^+$-trees as their main index structures, and use bulk-loading techniques for creating new $B^+$-trees on existing data from scratch. Although bulk loadings are more effective than inserting keys one by one, they are still time-consuming because they have to sort all the keys from large data. To improve the performance of bulk loadings, this paper proposes an efficient parallel bulk loading method for $B^+$-trees based on CUDA, which is a parallel computing architecture developed by NVIDIA to utilize computing powers of graphic processor units for general purpose computing. Experimental results show that the proposed method enhance the performance more than 70 percents compared to existing bulk loading methods.
Ullah, Mohammad Hasmat;Park, Sung-Soon;Nob, Jaechun;Kim, Gyeong Hun
International journal of advanced smart convergence
/
v.4
no.2
/
pp.109-119
/
2015
The interaction between wireless sensors such as Internet of Things (IoT) and Cloud is a new paradigm of communication virtualization to overcome resource and efficiency restriction. Cloud computing provides unlimited platform, resources, services and also covers almost every area of computing. On the other hand, Wireless Sensor Networks (WSN) has gained attention for their potential supports and attractive solutions such as IoT, environment monitoring, healthcare, military, critical infrastructure monitoring, home and industrial automation, transportation, business, etc. Besides, our virtual groups and social networks are in main role of information sharing. However, this sensor network lacks resource, storage capacity and computational power along with extensibility, fault-tolerance, reliability and openness. These data are not available to community groups or cloud environment for general purpose research or utilization yet. If we reduce the gap between real and virtual world by adding this WSN driven data to cloud environment and virtual communities, then it can gain a remarkable attention from all over, along with giving us the benefit in various sectors. We have proposed a Pub/Sub-based sensor virtualization framework Cloud environment. This integration provides resource, service, and storage with sensor driven data to the community. We have virtualized physical sensors as virtual sensors on cloud computing, while this middleware and virtual sensors are provisioned automatically to end users whenever they required. Our architecture provides service to end users without being concerned about its implementation details. Furthermore, we have proposed an efficient content-based event matching algorithm to analyze subscriptions and to publish proper contents in a cost-effective manner. We have evaluated our algorithm which shows better performance while comparing to that of previously proposed algorithms.
In recent high performance computing system, GPGPU has been widely used to process general-purpose applications as well as graphics applications, since GPU can provide optimized computational resources for massive parallel processing. Unfortunately, GPGPU doesn't exploit computational resources on GPU in executing general-purpose applications fully, because the applications cannot be optimized to GPU architecture. Therefore, we provide GPU research guideline to improve the performance of computing systems using GPGPU. To accomplish this, we analyze the negative factors on GPU performance. In this paper, in order to clearly classify the cause of the negative factors on GPU performance, GPU core status are defined into 5 status: fully active status, partial active status, idle status, memory stall status and GPU core stall status. All status except fully active status cause performance degradation. We evaluate the ratio of each GPU core status depending on the characteristics of benchmarks to find specific reasons which degrade the performance of GPU. According to our simulation results, partial active status, idle status, memory stall status and GPU core stall status are induced by computational resource underutilization problem, low parallelism, high memory requests, and structural hazard, respectively.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
/
v.43
no.2
s.344
/
pp.51-59
/
2006
Von Neumann architecture suffers from the interface between the central processing unit and the memory, which is called 'Von Neumann bottleneck' In this paper, we propose a scalable general-purpose associative processor (AP) based on content-addressable memory (CAM) which solves this problem and is suitable for the search-oriented applications. We propose an efficient instruction set and a structural scalability to extend for larger applications. We define twelve instructions and provide some reduced instructions to speed up which execute two instructions in a single instruction cycle. The proposed AP performs in a bit-serial, word-parallel fashion and can be considered as a 32-bit general-purpose parallel processor with a massively parallel SIMD structure. We design and simulate a maximum/minumum search greater-than/less-than search, and parallel addition to verify the proposed architecture. The algorithms are executed in a constant time O(k) regardless of the number of input data.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
/
v.20
no.1
/
pp.37-41
/
2014
FFT (Fast Fourier Transform) has been widely used in various fields such as image processing, voice processing, physics, astronomy, applied mathematics and so forth. Much research has been conducted due to the importance of the FFT and recently new FFT algorithms using a GPU (Graphics Processing Unit) have been developed for the purpose of much faster processing. In this paper, the new optimal FFT algorithm using the Pease FFT algorithm has been proposed reflecting the hardware configuration of a GPGPU (General Purpose computing of GPU). According to the experiments, the proposed algorithm outperformed by between 3% to 43% compared to the CUFFT algorithm.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
/
v.21
no.4
/
pp.317-324
/
2008
Optimum design for general or complex structures are required to the need of many numbers of structural analyses. However, current computational environment with single processor is not capable of generating a high-level efficiency in structural analysis and design process for complex structures. In this paper, a virtual parallel computing system communicated by an internet of personal computers and workstation is constructed. In addition, a routine executing Pro/E, ANSYS and optimization algorithm automatically are adopted in the distributed process technique of sequential approximate optimization for the purpose of enhancing the flexibility of application to general structures. By employing the distributed processing technique during structural analysis using commercial application, total calculation time could be reduced, which will enhance the applicability of the proposed technique to the general complex structures.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
/
v.49
no.2
/
pp.291-311
/
2015
This paper demonstrates the comparative analysis of the similarity and difference between Medical Subject Headings (MeSH) and social tags. Both types of metadata have the same purpose - that is, succinctly abstracting content of a given document - but are created from heterogeneous viewpoints. The former MeSH terms show the aspects of publication related professionals, whereas the latter social tags are from the perspectives of general readers. When both types of metadata are assigned to the same publications, do they consist of different nomenclatures reflecting the heterogeneous viewpoints or are they similar, since both metadata types describe the same publications? Social tags are also compared with family terms of MeSH terms in the given MeSH hierarchy, so as to understand the specificity of social tags, related to MeSH terms. Lastly, given the fact that readers assign social tags in casual ways without any restricted vocabulary, we tested how many social tags contain consumer health terms, which are familiar to laypeople. Through these comparisons, we ultimately aim to examine how much the highly controlled publication index reflects general readers' cognitive understandings and stress the necessity of general readers' involvement in the publication indexing process.
The role of GPU has evolved from graphics-specific processing to general-purpose processing with the development of unified shader core architecture. Especially, execution methods for general-purpose parallel applications using GPU have been researched intensively, since the parallel hardware architecture can be utilized efficiently when the parallel applications are executed. However, current GPU architecture has limitations in executing general-purpose parallel applications, since the GPU is not specialized for general-purpose computing yet. To improve the GPU performance when general-purpose parallel applications are executed, the GPU architecture should be evolved. In this work, we analyze the GPU performance according to the architecture varying the number of cores and clock frequency. Our simulation results show that the GPU performance improves by up to 125.8% and 16.2% as the number of cores increases and the clock frequency increases, respectively. However, note that the improvement of the GPU performance is saturated even though the number of cores increases and the clock frequency increases continuously, since the data cannot be provided to the GPU due to the limit of memory bandwidth. Consequently, to accomplish high performance effectiveness on GPU, computational resources must be more suitably considered.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
/
v.16
no.4
/
pp.2749-2756
/
2015
Recently, Depending on the quality of data increases, the problem of time-consuming to process the image is raised by being required to accelerate the image processing algorithms, in a traditional CPU and CUDA(Compute Unified Device Architecture) based recognition system for computing speed and performance gains compared to OpenMP When character recognition has been learned by the system to measure the input by the character data matching is implemented in an environment that recognizes the region of the well, so that the font of the characters image learning English alphabet are each constant and standardized in size and character an image matching method for calculating the matching has also been implemented. GPGPU (General Purpose GPU) programming platform technology when using the CUDA computing techniques to recognize and use the four cores of Intel i5 2500 with OpenMP to deal quickly and efficiently an algorithm, than the performance of existing CPU does not produce the rate of four times due to the delay of the data of the partition and merge operation proposed a method of improving the rate of speed of about 3.2 times, and the parallel processing of the video card that processes a result, the sequential operation of the process compared to CPU-based who performed the performance gain is about 21 tiems improvement in was confirmed.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.