大規模分散処理環境を革新する「フロントエンドコンピューティング」パラダイムの創出
【研究分野】マルチメディア・データベース
【研究キーワード】
データマイニング / ビッグデータ / ストリーム処理 / 類似検索 / 外れ値検出 / ハッシュ / 近似最近傍探索 / リコンフィギュラブル
【研究成果の概要】
大規模分散処理環境のフロントエンドコンピューティングコンセプトによる加速処理の一例として、Memccachedのネットワーク・インタフェースによる高速化手法とそのハードウェア化に取り組み、ソフトウェアに比べて最大3.5倍の性能向上を確認した。また、別の一例として、近似最近某探索アルゴリズムLSHに着目し、その一つであるExact Euclidean Locality Hashingのハードウェア向けアルゴリズムへの改良とそのハードウェア化に取り組み、ソフトウェアに比べて1/9のレイテンシ短縮と約25倍のスループット向上を確認した。
【研究代表者】
【研究分担者】 |
浅井 哲也 | 北海道大学 | 情報科学研究科 | 準教授 | (Kakenデータベース) |
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【研究種目】挑戦的萌芽研究
【研究期間】2014-04-01 - 2016-03-31
【配分額】3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)