Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "parallel data processing" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-8 z 8
    Tytuł:
    Parallel data processing in a 3-channel integrated time-interval counter
    Autorzy:
    Jachna, Z.
    Szplet, R.
    Kwiatkowski, P.
    Różyc, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/114531.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    programmable device
    time-to-digital converters
    interpolating time counters
    parallel data processing
    Opis:
    In this paper, we discuss an issue of parallel data processing in multichannel time interval counters (TICs). Particularly we analyze this problem within the framework of a 3-channel TIC developed for the international project Legal Time Distribution System (LTDS). The TIC provides the high measurement precision (< 15 ps) and wide range (> 1s) that are obtained by combining reference clock period counting with in-period interpolation. A measurement process consists of three main stages: (1) events registration, (2) data processing and (3) data transfer. In the event registration stage all input events are identified and registered with related unique timestamps based on a consistent time scale. To achieve high measurement precision, the stream of timestamps is then processed using actual transfer characteristics of the TIC and offset values of all measurement channels. We describe the concept of parallel data processing and its implementation in a Spartan-6 FPGA device (XC6SLX75, Xilinx).
    Źródło:
    Measurement Automation Monitoring; 2015, 61, 7; 308-310
    2450-2855
    Pojawia się w:
    Measurement Automation Monitoring
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The modular principles of parallel pipeline information processing
    Modularne zasady równoległe potokowego przetwarzania informacji
    Autorzy:
    Selianinau, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/103613.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Uniwersytet Humanistyczno-Przyrodniczy im. Jana Długosza w Częstochowie. Wydawnictwo Uczelniane
    Tematy:
    modular number system
    modular arithmetic
    modular computing structures
    parallel data processing
    pipeline mode
    modularne systemy liczbowe
    arytmetyka modularna
    modularne struktury obliczeniowe
    równoległe przetwarzanie informacji
    tryb potokowy
    Opis:
    In the present paper, we deal with the methodology of implementation of the modular arithmetic algorithms using the parallel-pipeline residues summation blocks with respect to the bases of modular number system. These summation blocks are the main structural elements of high-speed modular operating devices, they provide high throughput performance of input data sets and are oriented to the wide application of VLSI chips.
    W niniejszym artykule omówiono metodologię implementacji algorytmów arytmetyki modularnej przy wykorzystaniu równolegle potokowych bloków sumowania reszt w odniesieniu do podstaw modularnego systemu liczbowego. Te bloki sumujące są głównymi elementami strukturalnymi wysokowydajnych modularnych urządzeń obliczeniowych, one również zapewniają wysoką wydajność przepustowości zestawów danych wejściowych i są zorientowane na szerokie zastosowanie układów scalonych VLSI.
    Źródło:
    Prace Naukowe Akademii im. Jana Długosza w Częstochowie. Technika, Informatyka, Inżynieria Bezpieczeństwa; 2017, T. 5; 147-153
    2300-5343
    Pojawia się w:
    Prace Naukowe Akademii im. Jana Długosza w Częstochowie. Technika, Informatyka, Inżynieria Bezpieczeństwa
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Multichannel readout system for registration of electronic system temperature response with high temporal resolution
    Autorzy:
    Janicki, M.
    Kulesza, Z.
    Pietrzak, P.
    Napieralski, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/397885.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Politechnika Łódzka. Wydział Mikroelektroniki i Informatyki
    Tematy:
    termiczna charakterystyka systemów elektronicznych
    rzeczywisty czas równoległych pomiarów przetwarzania danych
    thermal characterization of electronic systems
    real time parallel measurement data processing
    Opis:
    This paper presents the design and the practical realization of a measurement system dedicated to fast real-time multichannel registration of electronic system thermal response. The response is registered in parallel channels with a frequency up to 1 MHz- Such a high frequency is required for the thermal identification of electronic systems. The designed circuit is used here for the investigation of a thermal test ASIC. The presented solution can be extended for a different number of measurement channels and adapted for other types of sensors.
    Źródło:
    International Journal of Microelectronics and Computer Science; 2010, 1, 3; 305-310
    2080-8755
    2353-9607
    Pojawia się w:
    International Journal of Microelectronics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Novel approach for big data classification based on hybrid parallel dimensionality reduction using spark cluster
    Autorzy:
    Ali, Ahmed Hussein
    Abdullah, Mahmood Zaki
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/305766.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    big data
    dimensionality reduction
    parallel processing
    Spark
    PCA
    LDA
    Opis:
    The big data concept has elicited studies on how to accurately and efficiently extract valuable information from such huge dataset. The major problem during big data mining is data dimensionality due to a large number of dimensions in such datasets. This major consequence of high data dimensionality is that it affects the accuracy of machine learning (ML) classifiers; it also results in time wastage due to the presence of several redundant features in the dataset. This problem can be possibly solved using a fast feature reduction method. Hence, this study presents a fast HP-PL which is a new hybrid parallel feature reduction framework that utilizes spark to facilitate feature reduction on shared/distributed-memory clusters. The evaluation of the proposed HP-PL on KDD99 dataset showed the algorithm to be significantly faster than the conventional feature reduction techniques. The proposed technique required >1 minute to select 4 dataset features from over 79 features and 3,000,000 samples on a 3-node cluster (total of 21 cores). For the comparative algorithm, more than 2 hours was required to achieve the same feat. In the proposed system, Hadoop’s distributed file system (HDFS) was used to achieve distributed storage while Apache Spark was used as the computing engine. The model development was based on a parallel model with full consideration of the high performance and throughput of distributed computing. Conclusively, the proposed HP-PL method can achieve good accuracy with less memory and time compared to the conventional methods of feature reduction. This tool can be publicly accessed at https://github.com/ahmed/Fast-HP-PL.
    Źródło:
    Computer Science; 2019, 20 (4); 411-429
    1508-2806
    2300-7036
    Pojawia się w:
    Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Big Data – definicje, wyzwania i technologie informatyczne
    Big Data − definitions, challenges and information technologies
    Autorzy:
    Tabakow, Marta
    Korczak, Jerzy
    Franczyk, Bogdan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/432296.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    Big Data
    Big Data definition
    challenges of Big Data
    Hadoop
    NoSql
    Map Reduce
    parallel processing
    Opis:
    Big Data as a complex IT issues, is one of the most important challenges of the modern digital world. At the present time, the continuous inflow of a large amount of information from different sources, and thus with different characteristics, requires the introduction of new data analysis techniques and technology. In particular, Big Data requires the use of parallel processing and the departure from the classical scheme of data storage. Thus, in this paper we review the basic issues related to the theme of Big Data: different definitions of „Big Data” research and technological problems and challenges in terms of data volume, their diversity, the reduction of the dimension of data quality and inference capabilities. We also consider the future direction of work in the field of exploration of the possibilities of Big Data in various areas of management.
    Źródło:
    Informatyka Ekonomiczna; 2014, 1(31); 138-153
    1507-3858
    Pojawia się w:
    Informatyka Ekonomiczna
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    An introduction to high performance computing: technology, tools and applications
    Autorzy:
    Kowalik, J. S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1953946.pdf
    Data publikacji:
    2000
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska
    Tematy:
    supercomputers
    client-server systems
    enterprise data processing systems
    performance
    parallel computing
    cluster computing
    Opis:
    Traditionally high performance was applied to very computationally demanding problems in science and engineering. They were known as the Grand Challenge Problems that required supercomputers equipped with very large computer memories and capable of high rates of computation measured by Megaflops (million floating point operations per second). In the last two decades the world of business and industry has recognized the enormous potential of large distributed computer systems for their business enterprise applications. Today most of the existing high performance computers are employed in the enterprise environments. A typical system has three layers of servers: user interface, applications and database. These client/server architectures are the work horse of large enterprise information processing. This introductory paper describes both areas of high performance computing applications that differ in the nature of workload, performance objectives, design methodology and scientific focus.
    Źródło:
    TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk; 2000, 4, 2; 171-178
    1428-6394
    Pojawia się w:
    TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Use of parallel computing in mass processing of laser data
    Zastosowanie obliczeń równoległych do masowego przetwarzania danych laserowych
    Autorzy:
    Będkowski, J.
    Bratuś, R.
    Prochaska, M.
    Rzonca, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/129799.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    parallel computing
    laser scanning
    lidar
    data processing
    obliczenia równoległe
    skanowanie laserowe
    LiDAR
    przetwarzanie danych
    Opis:
    The first part of the paper includes a description of the rules used to generate the algorithm needed for the purpose of parallel computing and also discusses the origins of the idea of research on the use of graphics processors in large scale processing of laser scanning data. The next part of the paper includes the results of an efficiency assessment performed for an array of different processing options, all of which were substantially accelerated with parallel computing. The processing options were divided into the generation of orthophotos using point clouds, coloring of point clouds, transformations, and the generation of a regular grid, as well as advanced processes such as the detection of planes and edges, point cloud classification, and the analysis of data for the purpose of quality control. Most algorithms had to be formulated from scratch in the context of the requirements of parallel computing. A few of the algorithms were based on existing technology developed by the Dephos Software Company and then adapted to parallel computing in the course of this research study. Processing time was determined for each process employed for a typical quantity of data processed, which helped confirm the high efficiency of the solutions proposed and the applicability of parallel computing to the processing of laser scanning data. The high efficiency of parallel computing yields new opportunities in the creation and organization of processing methods for laser scanning data.
    Publikacja ma na celu przedstawienie części wyników badań, jakie zrealizował zespół badawczy firmy Dephos Software w ramach projektu finansowanego przez UE pt. "Badania nad masowym przechowywaniem, udostępnianiem i przetwarzaniem przestrzennych danych laserowych". Na wstępie publikacji autorzy przedstawiają zasady organizacji algorytmu spełniającego wymogi obliczeń równoległych oraz przybliżają genezę pomysłu prowadzenia badań nad zastosowaniem procesorów graficznych do masowego przetwarzania danych skaningowych. Następnie autorzy prezentują wyniki oceny wydajności działania szeregu różnych procesów przetwarzania danych laserowych, które udało się zasadniczo przyspieszyć dzięki obliczeniom równoległym. Procesy te dzielą się na procesy podstawowe (generowanie ortoobrazów z chmur punktów, kolorowanie chmur punktów, transformacja, generowanie siatki regularnej) oraz procesy zaawansowane (wykrywanie płaszczyzn i krawędzi, klasyfikacja chmur punktów, analiza danych w celu kontroli jakości danych). W większości przypadków algorytmy musiały zostać opracowane całkowicie od nowa pod kątem wymogów przetwarzania równoległego, część korzysta z wcześniejszego dorobku technologicznego firmy Dephos Software, będąc dostosowana do równoległej metody obliczeń w ramach przeprowadzonych badań. W każdym z tych procesów określono czas działania dla typowej ilości danych przetwarzanych, co potwierdziło wysoką wydajność rozwiązań i sens zastosowania obliczeń równoległych w odniesieniu do danych skaningowych. Obliczenia równoległe dzięki swojej wysokiej wydajności otwierają nowe możliwości w tworzeniu i organizacji procesów przetwarzania danych pochodzących ze skaningu laserowego.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2015, 27; 45-59
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zwiększenie lokalności programów równoległych wykonywanych w systemach osadzonych
    Increasing data locality of parallel programs executed in embedded systems
    Autorzy:
    Bielecki, W.
    Kraska, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/156188.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    lokalność danych
    kompilatory
    systemy osadzone
    przetwarzanie równoległe
    transformacje pętli programowych
    data locality
    compilers
    embedded systems
    parallel processing
    loop transformations
    Opis:
    Zwiększenie lokalności danych w programie jest niezbędnym elementem zwiększenia wydajności części programowych systemu osadzonego, zmniejszenia zużycia energii oraz redukcji rozmiaru pamięci w układzie. Przedstawiono komplementarne wykorzystanie metody szacowania lokalności danych wobec nowej metody ekstrakcji wątków, ich aglomeracji w celu dostosowania do możliwości docelowej architektury przy zastosowaniu różnych typów podziału iteracji pętli (mapowanie czasowo-przestrzenne) i z uwzględnieniem wpływu zastosowania znanych technik poprawy lokalności danych. Wybór najlepszej kombinacji transformacji kodu pod kątem lokalności danych umożliwia zwiększenie wydajności programu względem wskazanych czynników. Zaprezentowano podejście do analizy lokalności danych dla wybranych pętli, przedstawiono i omówiono wyniki badań eksperymentalnych a także wskazano kierunki dalszych prac.
    Increasing data locality in a program is a necessary factor to improve performance of software parts of embedded systems, to decrease power consumption and reduce memory on chip size. A possibility of applying a method of quantifying data locality to a novel method of extracting synchronization-free threads is introduced. It can be used to agglomerate extracted synchronization-free threads for adopting a parallel program to a target architecture of an embedded system under various loop schedule options (space-time mapping) and the influence of well known techniques to improve data locality. The choice of the best combination of loop transformation techniques regarding to data locality makes possible improving program performance. A way of an analysis of data locality is presented. Experimental results are depicted and discussed. Conclusion and future research are outlined.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2008, R. 54, nr 8, 8; 464-468
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-8 z 8

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies