[StreamGPU] IISWC 2011

IISWC 2011 のストーリー立て。Workload Characterization に関する学会なので以下のようなストーリー構成にする。
(1) リアルタイムの異常検知・変化点検知は、データストリーム処理では非常に重要なアプリケーション(=Workload)の一つである
- 様々な異常検知・変化点検知機構が提案されているが、SST はノンパラメトリックな手法として強力な手法である
- 但し、計算量は O(n^3) であり、リアルタイム性を実現するのは困難である。
- 本論文では GPU による高速化に関する知見を示す。特に既存の CULA ライブラリを示したときの性能特性と、提案する GPU タスク並列による最適化を施した際の性能特性を示す
(2) CULA ライブラリによるナイーブな高速化→スケールしない＋小さい行列サイズで性能が出ない、という結果を示す
(3) GPU タスク並列手法による性能最適化＋評価結果

学会の性質上、より汎用性が重要。ある特定のアルゴリズムに関するワークロードに関する性能特性を測っただけでは難しい。書き方によるが、強調するのは上記の SST, SVD のアルゴリズムは１インスタンスの一つであり、他のストリーム＋GPUにも（ある程度）一般的に言える知見をこの論文によって提供できると主張することが重要。

DEBS に出した論文をベースに、上記の構成に変える作業を行う。既に、実験結果など（データ転送の内訳以外）はほぼ揃っているので、構成の改変と論文の完成度を上げるのみ。

TODO
- 小規模な行列サイズに対する SVD (Single Value Decomposition) ベースのアルゴリズムを調査する (できるだけ早く)