Large data parallel processing
| Název práce v češtině: | |
|---|---|
| Název v anglickém jazyce: | Large data parallel processing |
| Klíčová slova: | parallel processing, compilers, large data, e-science |
| Klíčová slova anglicky: | parallel processing, compilers, large data, e-science |
| Akademický rok vypsání: | 2014/2015 |
| Typ práce: | disertační práce |
| Jazyk práce: | angličtina |
| Ústav: | Katedra softwarového inženýrství (32-KSI) |
| Vedoucí / školitel: | RNDr. Jakub Yaghob, Ph.D. |
| Řešitel: | skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd. |
| Datum přihlášení: | 26.09.2014 |
| Datum zadání: | 26.09.2014 |
| Datum potvrzení stud. oddělením: | 05.01.2015 |
| Zásady pro vypracování |
| Many e-science research areas (astronomy, particle physics) contend with computation upon a large data set. Unfortunately, computation in e-science uses a parallel processing scarcely, in most cases in naive manner.
The computations upon large data can be significantly improved and accelerated be introducing novel parallel algorithms and/or by using emerging nontraditional computation architectures (like GPGPU or Xeon Phi). |
| Seznam odborné literatury |
| T. G. Mattson, B. A. Sanders, B. L. Massingill: Patterns for Parallel Programming, Addison-Wesley, 2005, ISBN: 978-0-321-22811-6
M. McCool, A. D. Robison, J. Reinders: Structured Parallel Programming, Morgan Kaufmann Elsevier, 2012, ISBN: 978-0-12-415993-8 |