Abstract-Den exponentiella ökningen av generering och insamling av data har lett oss i en ny era av dataanalys och informationsutvinning. Konventionella system baserade på processorer för allmänna ändamål kan inte hålla jämna steg med de tunga beräkningskraven för datautvinningsteknik. Högpresterande samprocessorer som GPU och FPGA har potential att hantera stora beräkningsarbetsbelastningar. I detta dokument presenterar vi ett skalbart ramverk som syftar till att tillhandahålla en plattform för utveckling och användning av högpresterande applikationer för datautvinning på heterogena plattformar. Ramverket innehåller en programvaruinfrastruktur och ett bibliotek med högpresterande kärnor. Dessutom innehåller den en mängd olika optimeringar som ökar genomströmningen av applikationer. Ramverket spänner över flera tekniker, inklusive R, GPUs, multi-core CPUs, MPI, och parallell-netCDF utnyttjar sina funktioner för högpresterande beräkningar. I detta dokument introduceras också konceptet att koppla samman GPU-kärnor från flera program som ger betydande resultatvinster. I jämförelse med andra verktyg för datautvinning ger vårt ramverk därför en lättanvänd och skalbar miljö både för applikationsutveckling och utförande. Ramverket finns som ett programvarupaket som enkelt kan integreras i R-programmeringsmiljön.
Upphovsmän REF utfört kluster med hjälp av R för att genomföra ett ramverk som ger en plattform för att utveckla data mining applikation.
High Performance Data Mining Using R on Heterogeneous Platforms
{'venue': '2011 IEEE International Symposium on Parallel and Distributed Processing Workshops and Phd Forum', 'journal': '2011 IEEE International Symposium on Parallel and Distributed Processing Workshops and Phd Forum', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}