{"created":"2023-05-15T08:40:47.285760+00:00","id":5015,"links":{},"metadata":{"_buckets":{"deposit":"c7a52a4f-d342-4306-8e1b-33571ff28b09"},"_deposit":{"created_by":3,"id":"5015","owners":[3],"pid":{"revision_id":0,"type":"depid","value":"5015"},"status":"published"},"_oai":{"id":"oai:uec.repo.nii.ac.jp:00005015","sets":["34:38"]},"author_link":["13809"],"control_number":"5015","item_10006_date_granted_11":{"attribute_name":"学位授与年月日","attribute_value_mlt":[{"subitem_dategranted":"2015-03-25"}]},"item_10006_degree_grantor_9":{"attribute_name":"学位授与機関","attribute_value_mlt":[{"subitem_degreegrantor":[{"subitem_degreegrantor_name":"電気通信大学"}]}]},"item_10006_description_10":{"attribute_name":"学位授与年度","attribute_value_mlt":[{"subitem_description":"2014","subitem_description_type":"Other"}]},"item_10006_description_7":{"attribute_name":"抄録","attribute_value_mlt":[{"subitem_description":"IoT(Internet of Things)の進展に伴い，これまで以上に大規模なデータが収集されるようになり，蓄積の速度が上がっている．このようなデータはビッグデータと呼ばれ，それらを高速に扱う新たな仕組みが必要となる．近年，MapReduceを始めとする分散処理を利用して，複数ノードで並列に処理を行う仕組み(並列化)が研究されている．　蓄積された大規模データベースを扱う問題の例として，生物データベースの配列類似性検索問題が挙げられる．配列類似性検索は，多数の塩基配列がレコードとして格納されたデータベースから，クエリ配列の類似文字列を探し出す問題である．文字列を比較する計算は文字列アラインメントと呼ばれる．文字列のアラインメントに用いる検索アルゴリズムとしてBLAST(Basic Local Alignment Search Tool)が主に使われている．しかし，塩基配列を格納したデータベース の規模は年々増加しており，それにともなって検索に要する時間も長大化している．このため，複数ノードによる分散処理で並列にスコアリング計算を行う．分散処理を適用した実装としてmpiBLASTがる．mpiBLASTはMPI(Message-Passing Interface)を用いて処理を並列化することで処理の高速化を図っている．また，計算時間を短縮するため，各ノードに分配するデータ量を一定にし，負荷分散を図っている．こうしたデータの分散はホストPC上のプロセッサとネットワークに高い負荷を掛ける．　本研究では，PCクラスタの各ノードにストレージとネットワークI/Fを搭載するFPGAボードを導入し，これを用いてデータ分割する手法を提案する．FPGAに実装するユーザロジックは，専用ネットワークから入力されるデータについて，ヘッダ情報から格納するデータを選択することで，ホストPCの負荷を上げることなく，データの分散を実現する．　est_humanデータベースを対象に評価した結果，ソフトウェアによる同様の処理であるmpiBLAST でのデータ分散と比較して，プロセッサとネットワークの負荷を低く維持したまま，約24～27倍の高速化を確認した．","subitem_description_type":"Abstract"}]},"item_creator":{"attribute_name":"著者","attribute_type":"creator","attribute_value_mlt":[{"creatorNames":[{"creatorName":"工藤, 龍","creatorNameLang":"ja"},{"creatorName":"クドウ, リュウ","creatorNameLang":"ja-Kana"}],"nameIdentifiers":[{}]}]},"item_files":{"attribute_name":"ファイル情報","attribute_type":"file","attribute_value_mlt":[{"accessrole":"open_date","date":[{"dateType":"Available","dateValue":"2016-09-23"}],"displaytype":"detail","filename":"1352008.pdf","filesize":[{"value":"6.1 MB"}],"format":"application/pdf","licensetype":"license_note","mimetype":"application/pdf","url":{"label":"1352008.pdf","url":"https://uec.repo.nii.ac.jp/record/5015/files/1352008.pdf"},"version_id":"bc80ef6d-e4db-4581-8aee-e441e8b305ae"}]},"item_language":{"attribute_name":"言語","attribute_value_mlt":[{"subitem_language":"jpn"}]},"item_resource_type":{"attribute_name":"資源タイプ","attribute_value_mlt":[{"resourcetype":"thesis","resourceuri":"http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec"}]},"item_title":"複数ＦＰＧＡボードを用いたビッグデータ分割処理に関する研究","item_titles":{"attribute_name":"タイトル","attribute_value_mlt":[{"subitem_title":"複数ＦＰＧＡボードを用いたビッグデータ分割処理に関する研究","subitem_title_language":"ja"}]},"item_type_id":"10006","owner":"3","path":["38"],"pubdate":{"attribute_name":"PubDate","attribute_value":"2015-03-25"},"publish_date":"2015-03-25","publish_status":"0","recid":"5015","relation_version_is_last":true,"title":["複数ＦＰＧＡボードを用いたビッグデータ分割処理に関する研究"],"weko_creator_id":"3","weko_shared_id":-1},"updated":"2023-09-14T06:49:54.852619+00:00"}