講演抄録/キーワード |
講演名 |
2013-03-04 15:45
機械学習アルゴリズムに特化したタスクグラフセット ○秋岡明香・村岡洋一・山名早人(早大) IBISML2012-96 |
抄録 |
(和) |
大規模データ解析に対する需要の高まりにより,機械学習アルゴリズムをクラウドのような大規模分散環
境で,高速かつスケーラブルに実行する必要が生じている.機械学習アルゴリズムの多くは,並列分散分野におけるデータインテンシブアプリケーションとは全く異なるデータアクセスパターンを持つ.したがって,機械学習アルゴリズムを並列分散実行し高速化するためには,機械学習アルゴリズム特有のデータアクセスパターンを抽出・モデル化し,並列実行可能な箇所や依存関係を明記したタスクグラフを生成する必要がある.本稿では,代表的な機械学習アルゴリズム実装についてタスクグラフ生成手法を適用し,解析を行ない,表現する手法について検討する. |
(英) |
Applications to process a massive amount of data, so-called \big data analysis", is one of the recent hot requirements, and a machine learning algorithm is highly expected to run much faster in scalable environment in order to fulll the requirements. A machine learning algorithm often behaves quite differently from a data intensive application, which has been deeply investigated in high performance computing area. Therefore, a clear model of data access patterns, dependency analysis, and parallelism extraction on machine learning algorithms are indispensable so as to run machine learning algorithms faster in parallel and distributed computing environment
such as the Cloud. This article reports task graphs generation for well-known machine learning algorithms, and the task graphs equip all the required information for parallel execution of machine learning algorithms. |
キーワード |
(和) |
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文献情報 |
信学技報, vol. 112, no. 454, IBISML2012-96, pp. 25-30, 2013年3月. |
資料番号 |
IBISML2012-96 |
発行日 |
2013-02-25 (IBISML) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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