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SX-Aurora TSUBASAによるSLIMの高速化
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/203858
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/203858922831fe-1f0d-4b81-a6db-e81acc7da033
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-HPC20173015.pdf (4.1 MB)
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Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2020-03-09 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | SX-Aurora TSUBASAによるSLIMの高速化 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | 計算アルゴリズム | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| NECデータサイエンス研究所 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| NECデータサイエンス研究所 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| NECデータサイエンス研究所 | ||||||||||||
| 著者名 |
井手口, 裕太
× 井手口, 裕太
× 大野, 善之
× 石坂, 一久
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | Top-N 推薦のための高精度かつ高速なアルゴリズムである SLIM のベクトル演算を用いた高速化手法を提案する．Top-N 推薦は，過去の購入履歴などを学習することでユーザーに推薦するアイテムを決定する問題であるが，膨大なデータを利用する学習時間の短縮が求めらている．SLIM はスレッド並列化が考慮されたアルゴリズムであるが，高性能ベクトルコンピュータ SX-Aurora TSUBASA で高速化するには，効率的なベクトル演算手法を開発する必要があった．本稿では，SLIM の主要処理に対するベクトル演算手法を提案し，SX-Aurora を用いた高速化を可能とする．Top-N 推薦でよく利用される MovieLens データセットを用いた評価では，提案する SX-Aurora を用いた SLIM は，2 ソケット Xeon に比べて 3.3 倍の高速であることを確認した． | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AN10463942 | |||||||||||
| 書誌情報 |
研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC） 巻 2020-HPC-173, 号 15, p. 1-6, 発行日 2020-03-09 |
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| ISSN | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8841 | |||||||||||
| Notice | ||||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
