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OpenCL을 활용한 이기종 파이프라인 컴퓨팅 기반 Spark 프레임워크 -
분야 공학 > 전기공학
저자 김대희 박능수
발행기관 대한전기학회
간행물정보 전기학회논문지 2018년, 전기학회논문지 제67권 제2호, 270page~276page(총7page)
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목차
부제 : Spark Framework Based on a Heterogenous Pipeline Computing with OpenCL
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
 
 
영문초록
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.
 
 
Apache spark, OpenCL, Parallel computing, GPGPU, HPC
 
 
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