2009 Fiscal Year Annual Research Report
マルチコア計算機クラスタにおける頻出系列パターン抽出処理の並列化に関する研究
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20700095
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| Research Institution | Hiroshima City University |
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Principal Investigator |
田村 慶一 Hiroshima City University, 情報科学研究科, 講師 (80347616)
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| Keywords | データマイニング / 並列分散処理 / マルチコア |
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| Research Abstract |
本研究では,CPUの主流となりつつあるマルチコアCPUを搭載した計算機(PCもしくはワークステーション)で構成される計算機クラスタにおける頻出系列パターン抽出処理の並列化に関する研究を行う.マルチコアCPUとは,プロセッサコアを複数持つCPUである.シングルコアのCPUを搭載した計算機で構成される計算機クラスタとは異なり,各計算機に複数のプロセッサコアが存在するため,従来の計算機クラスタにおける頻出系列パターン抽出処理の並列化に関する技術をそのまま適用するだけでは,計算機資源を十分に活用することができない.そこで,本研究では,マルチコアCPUを搭載した計算機で構成される計算機クラスタの特徴を考慮した頻出系列パターン抽出処理の並列化手法の開発を目指す.
平成21年度は,頻出系列パターン抽出処理の中でも,類似する部分文字列からの汎化配列パターンを抽出する手法について,マルチコア計算機クラスタ上での並列化を行った.マルチコア計算機上で効率的に汎化配列パターンを抽出するために平成20年度に検討した既存の分散型ワーカモデルを改良した並列化モデルを用いた.改良した並列化モデルは,(1)マスタ内部に複数のワーカスレッドを持つ,(2)ワーカに2種類の異なるタスクプールを配置する,(3)ワーカスレッド間とワーカ間とで階層的に分けてキャッシュベースのランダムタスク・ステイル法によって負荷分散を図るという特徴を持っている.評価実験の結果,提案する並列化モデルの有効性を示すことができた.
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