データストリーム処理を用いた変化点検知アルゴリズムSSTのGPUによる性能最適化(ストリームマイニング,センサデータ処理,ストリームデータベース,及び一般)
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概要
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本稿では,流れるデータに対してリアルタイムに計算処理などの操作を行う事が出来るデータストリーム処理においてレイテンシが特に求められるアプリケーションである異常・変化点検知アルゴリズムSST(Singular Spectrum Transformation)の実装と,高性能計算分野において比較的安価かつ低消費電力で高いパフォーマンスを発揮する事で注目を集めているGPGPUによる性能最適化を行った.SSTで最も計算のボトルネックとなっているSVD演算(Singular Value Decomposition)をGPUにオフロードする事で処理全体の速度向上を図り,SSTのウィンドウサイズ1000において12.44倍の高速化を達成した.また,このときGPUへの負荷分散で生じるCPUの余剰処理能力の有効利用についても扱う.
- 2010-06-21
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