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

蓬来 祐一郎  酒井 淳嗣  枝廣 正人  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J92-D   No.12   pp.2278-2282
発行日: 2009/12/01
Online ISSN: 1881-0225
DOI: 
Print ISSN: 1880-4535
論文種別: レター
専門分野: 
キーワード: 
学習ベクトル量子化,  マルチコア,  並列,  投機的計算,  同期削減,  

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あらまし: 
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.