Raspodijeljena obrada velikih geoprostornih podataka na grafičkim procesorima

diplomski rad

• Naslov (engleski): Distributed Processing of Big Geosptial Data on Graphics Processors
• Autor: Nikola Radelić
• Mentor: Krešimir Pripužić (mentor)
• Član povjerenstva: Krešimir Pripužić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Dragan Jevtić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Martina Antonić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2024-07-11, Hrvatska

Sažetak

Apache Spark je programska platforma za raspodijeljenu obradu velikih podataka na više računala. Trenutno je jedna od vodećih platformi otvorenog koda. Nvidia je 2020. godine predstavila akcelerator RAPIDS za platformu Spark koja omogućuje obradu podataka na grafičkim procesorima. Tvrtka Nvidia tvrdi ubrzanja za određene programe do 4 puta. U ovom radu istražena je platforma Apache Spark, akcelerator RAPIDS i knjižnica cuSpatial kako bi se provjerilo ubrzanje obrade podataka u usporedbi s tradicionalnim procesorima. Iz C++ knjižnice cuSpatial preko knjižnice JNI pozvana je nativna metoda koju Spark može koristiti kao SQL naredbu za obradu podataka. Pokazana su ubrzanja do 3.1 puta u usporedbi s obradom na procesoru.

Sažetak (engleski)

Apache Spark is a software platform for distributed processing of big data across multiple computers. It is currently one of the leading open-source platforms. In 2020, Nvidia introduced the RAPIDS accelerator for the Spark platform, which enables data processing on graphics processors. Nvidia claims up to 4x speed improvements for certain programs. This paper explores the Apache Spark platform, the RAPIDS accelerator, and the cuSpatial library to verify data processing speedups compared to traditional processors. A native method from the C++ cuSpatial library was called via the JNI library, which Spark can use as an SQL command for data processing. Speedups of up to 3.1x were demonstrated compared to processing on a CPU.

• Ključne riječi: spark; rapids; cuspatial; cuda; nvidia; apache; sql; udf; geoprostorni podatci; raspodijeljena obrada; jni
• Ključne riječi (engleski): spark; rapids; cuspatial; cuda; nvidia; apache; sql; udf; geospatial data; distributed computing; jni
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:225560
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2024-10-12 21:58:00