汎用マルチコアプロセッサ向け一般学習ベクトル量子化の効率的並列学習手法(研究速報)
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概要
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パターン認識で用いられる一般学習ベクトル量子化(GLVQ)学習の汎用マルチコアプロセッサ向けの並列化手法を考案した.従来手法では,同期回数の多さや収束性に課題があったが,提案手法では,細粒度の計算に対して投機的に並列処理を行い逐次的に補正を行うことで,逐次処理と同じ収束性を保ちながら並列性能を上げられる.本論文では,マルチコアプロセッサにおけるGLVQ学習並列化の課題及び提案手法の有効性を示すため,Intel及びARMアーキテクチャのマルチコアプロセッサ上での実験を行い,ARMプロセッサを4コア備えたNaviEngineでは従来の並列化手法に対し33%改善し4.2倍の並列性能が得られた.これによりマルチコアプロセッサがGLVQ学習に有効であることを示す.
- 2009-12-01
著者
-
枝廣 正人
日本電気株式会社c&c研究所
-
酒井 淳嗣
日本電気株式会社
-
酒井 淳嗣
NEC,システムIPコア研究所
-
蓬来 祐一郎
日本電気株式会社システムIPコア研究所
-
枝廣 正人
日本電気株式会社
-
酒井 淳嗣
Nec システムipコア研究所
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