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2018/01/22 汉阳新闻 > 学术 > 이달의연구자

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【优秀 R&D】金相旭教授(软件系)

这里那里都正在改进,所以大数据的分析变得更快

글로벌뉴스팀

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http://www.hanyang.ac.kr/surl/RcnT

内容

        更快,更准确。每当一项新技术出现在计算机领域时,就会使用这个标准词组。比尔·盖茨过去曾经说过:“每个人都有640KB就够了”。1981年,当我们发布IBM PC的时候,它比当时市场上的Commodore 64和Apple II这样的8位计算机的64KB大。当然,现在它被当作幽默。近年来,超过1KB十万倍的1TB内存在市场上的贩卖超过10亿次,它包含了大量的数据。当然,处理速度的重要性也增加了。金相旭教授(计算机软件学院)正在和指导学生一起研究大数据的信息处理技术。最近,在分析处理速度和准确性方面取得了令人瞩目的成就,得到了国际学术界的关注,并在2017年12月“国家研究开发成果绩效评估”颁奖礼上获得“总统奖”。


金教授(软件系)是一位在大数据处理方面进行过各种研究的学者。 五号,我和他在他的实验室见面了。

将信息处理所需的操作应用到信息中

        在计算机科学中,图表是表现信息的重要数据结构。一般来说,这不是显示数据的图表,而是主要用于离散数学领域,称为节点,节点是点与点连接成线的重要形态。如果有A,B,C,D,E五个节点,则这些关系中的每一个可以使一条线连接或断开。数学上也用矩阵来表示它们。这些转换后的信息可以用来通过大量的数学运算获得有意义的结果,并且使用了许多相关的技术。

        金相旭教授的实验室研究了如何轻松处理SNS和博客等平台数据的改进方法。他们的特点是当他们被转换成矩阵时他们的密度非常低。具体而言,存在仅在每个单元的特定部分中有效的信息。金教授指出了这个过程中的瓶颈现象。“以Facebook为例,在大多数情况下,数千万个账户的关系账户数量不会超过几千个。其中大部分是数百个,除了极少数。”为了有意义的解释,我们需要将行和列乘以数千万,这时会发生瓶颈现象。


        要知道为什么发生瓶颈,需要知道一个简单的计算过程。电脑一般使用中央处理器(CPU),现在大部分数据中心都使用GPU(图形处理器)来加速运作。与CPU相比,GPU的优势在于并行计算。GPU中的数千个内核(Core,计算的基本单位)被一次处理,因此无法与CPU进行比较。但是一次命令下所有内核都会等待所有其他内核,直到所有内核都完成工作。由GPU开发人员创建的软件针对矩阵中大多数值不为零的“正常”情况进行了优化。因此,在计算矩阵乘积的时候,无法避免瓶颈,金教授研究团队找到了一种方法来大大减少待机时间。“随着计算机速度的加快,还有更多的信息需要处理,这意味着我们已经找到了一个有效的方式来在最常用的环境中工作。”


如果应用金相旭教授的研究可以大大缩短GPU的计算处理时间。 (来源:金相旭教授)

研究和提高信息存储和阅读的速度
 

        由信息构成的图表非常大,即使是阅读也需要花费相当一段时间。本研究中使用的软件被称为“图形引擎”,金教授最近研究了更高效的图形引擎,而且它被称为“真实图”,意思是“真实地反映现实世界的图形”。
 

        并行的“核心问题”是数据存储方法。当存储这个大尺寸的信息时,不需要任何额外的处理。金教授发现,当存储每一条信息时,存储位置的轻微重新排列可能会使处理速度显著提高。 “将相同内容的信息堆改变存储位置,处理分析方法,显示了极大的性能改善。最后,我们可以识别信息的特征,确定最佳的存储位置,重新排列并保存,这可以大大提高系统的速度。”
 

        所以金教授为了找出哪个安排是有效的重复了这个实验过程。经过多次尝试,他们找到了一种方法来组合显示图中高相关性的信息,从而使得高速处理成为可能。因为可以知道现实世界的信息是什么形态。


在存储图形的过程中,可以先进行几个步骤来加快分析速度。 (来源:金相旭教授)

数据存储、处理、分析,所有的成果
 

        金教授的研究不限于数据存储和处理系统,他的研究专注于分析数据,以此为基础进行数据挖掘。 因此,它也被用于系统领域的研究,此次成果得益于通过分析实际收集的数据得出的成果。 “如果研究过系统领域的话,就可能只会研究从系统层面出发的方法。但是只有看到实际数据是什么样的形态,才能找到合适的方法。”
 

        虽然好像是当然的话语,但这些成就并非是一两次尝试后得到的。直观地说,很多情况下,即使是正确的方法也并不能使得性能真正得到提高。 “但通过重复这种失败,我们找到了更好的方法。研究生对于失败可能会受到很大的精神冲击,如果克服了这些,比起不失败将会获得更大的力量。我想成为一名让他们感觉到热情的教授。”


金相旭教授说:“研究人员在试验中会犯许多错误,我希望一起研究的学生不会因为短期的失败而太受打击。”



译/王燕     global@hanyang.ac.kr

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