[論文レビュー] AN INNOVATIVE PLATFORM TO IMPROVE THE PERFORMANCE OF EXACT-STRING- MATCHING ALGORITHMS

Mosleh M. Abu Alhaj, M. Halaiyqah+4 more|arXiv (Cornell University)|Feb 11, 2010

Algorithms and Data Compression参考文献 5被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、PXSMAlgプラットフォームを提案する。これは、テキストを複数のスレーブで同時に処理可能なチャンクに分割することで、正確な文字列照合アルゴリズムの実行を高速化する一般用途のMPIベースの並列化フレームワークである。クイックサーチアルゴリズムを用いた評価では、実行時間の顕著な短縮が確認され、本プラットフォームがパフォーマンス向上に有効であることが示された。

ABSTRACT

Exact-String-Matching is an essential issue in many computer science applications. Unfortunately, the performance of Exact-String-Matching algorithms, namely, executing time, does not address the needs of these applications. This paper proposes a general platform for improving the existing ExactString-Matching algorithms executing time, called the PXSMAlg platform. The function of this platform is to parallelize the Exact-String-Matching algorithms using the MPI model over the Master/Slaves paradigms. The PXSMAlg platform parallelization process is done by dividing the Text into several parts and working on these parts simultaneously. This improves the executing time of the Exact-StringMatching algorithms. We have simulated the PXSMAlg platform in order to show its competence, through applying the Quick Search algorithm on the PXSMAlg platform. The simulation result showed significant improvement in the Quick Search executing time, and therefore extreme competence in the PXSMAlg platform.

研究の動機と目的

• 正確な文字列照合アルゴリズムにおけるパフォーマンスボトルネック、特に大規模応用における高い実行時間の問題を解決すること。
• 既存の正確な文字列照合アルゴリズムのコアロジックを変更せずに、その効率を向上させることを目的とした一般用途のプラットフォームを設計すること。
• MPIモデルとマスタースレーブアーキテクチャを活用して並列コンピューティングを実現し、テキスト処理を分散させ、全体の実行時間を短縮すること。
• クイックサーチアルゴリズムをテストケースとして用いたシミュレーションを通じて、プラットフォームの有効性を検証すること。

提案手法

• PXSMAlgプラットフォームは、MPIモデルを用いてマスタースレーブ並列コンピューティングパラダイムを実装する。
• 入力テキストは複数のセグメントに分割され、それぞれが異なるスレーブプロセスに割り当てられる。
• 各スレーブは、割り当てられたテキストセグメント上で選択された正確な文字列照合アルゴリズム（例：クイックサーチ）を実行する。
• マスタープロセスはテキストセグメントの配布を調整し、全スレーブからの結果収集を担当する。
• 本プラットフォームは汎用設計となっており、任意の既存の正確な文字列照合アルゴリズムとの統合が可能である。
• 実行時間の短縮に注目したパフォーマンス向上の評価のため、シミュレーションが用いられる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 一般用途の並列プラットフォームは、正確な文字列照合アルゴリズムの実行時間を短縮できるか？
• RQ2 MPIベースのマスタースレーブモデルは、分散セグメントに跨るテキスト検索をどれほど高速化できるか？
• RQ3 PXSMAlgプラットフォームは、クイックサーチアルゴリズムのパフォーマンスをどの程度向上できるか？
• RQ4 本プラットフォームは、速度向上を実現しながらも、既存の正確な文字列照合アルゴリズムとの互換性を維持できるか？

主な発見

• PXSMAlgプラットフォームは、並列化によりクイックサーチアルゴリズムの実行時間を有意に短縮した。
• シミュレーションにより顕著なパフォーマンス向上が確認され、プラットフォームの有効性が裏付けられた。
• プラットフォームの設計により、任意の既存の正確な文字列照合アルゴリズムとのシームレスな統合が可能である。
• テキストセグメンテーションと複数ノードに跨る分散処理の活用により、検索処理の実行速度に測定可能な高速化が得られた。