دانلود مقاله انگلیسی رایگان:مدل تحمل نظارت بر گسل چند عامل بر اساس یک خوشه GPU برای پردازش داده های بزرگ - 2018
دانلود بهترین مقالات isi همراه با ترجمه فارسی 2

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

دانلود مقاله انگلیسی داده های بزرگ رایگان
  • A multi-factor monitoring fault tolerance model based on a GPU cluster for big data processing A multi-factor monitoring fault tolerance model based on a GPU cluster for big data processing
    A multi-factor monitoring fault tolerance model based on a GPU cluster for big data processing

    دسته بندی:

    داده های بزرگ - big data


    سال انتشار:

    2018


    عنوان انگلیسی مقاله:

    A multi-factor monitoring fault tolerance model based on a GPU cluster for big data processing


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    مدل تحمل نظارت بر گسل چند عامل بر اساس یک خوشه GPU برای پردازش داده های بزرگ


    منبع:

    Sciencedirect - Elsevier - Information Sciences, Corrected proof: doi:10:1016/j:ins:2018:04:053


    نویسنده:

    Yuling Fang a, Qingkui Chen a,∗, Naixue Xiong a,b


    چکیده انگلیسی:

    High-performance computing clusters are widely used in large-scale data mining applica tions, and have higher requirements for persistence, stability and real-time use and sre therefore computationally intensive. To support large-scale data processing, we design a multi-factor real-time monitoring fault tolerance (MRMFT) model based on a GPU clus ter. However, the higher clock frequency of GPU chips results in excessively high energy consumption in computing systems. Moreover, the ability to support a long-lasting high temperature operation varies greatly between different GPUs owing to the individual dif ferences between the chips. In this paper, we design a GPU cluster energy consumption monitoring system based on wireless sensor networks (WSNs) and propose an energy con sumption aware checkpointing (ECAC) for high energy consumption problems with the following two advantages: the system sets checkpoints according to actual energy con sumption and the device temperature to improve the utilization of checkpoints and re duce time cost; and it exploits the parallel computing features of CPU and GPU to hide the CPU detection overhead in GPU parallel computation, and further reduce the time and energy consumption overhead in the fault tolerance phase. Using ECAC as the constraint and aiming for a persistent and reliable operation, the dynamic task migration mechanism is designed, and the reliability of the cluster is greatly improved. The theoretical analysis and experiment results show that the model improves the persistence and stability of the computing system while reducing checkpoint overhead.
    Keywords: Big data processing ، GPU cluster ، Persistence computing ، Energy consumption ، Fault tolerance ، Energy consumption aware heckpointing ، Task migration


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 17
    حجم فایل: 891 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 5186 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 5186 :::::::: افراد آنلاین: 69