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J-GLOBAL ID：201702232190668342   整理番号：17A1635294

データセンタの時系列データマイニングのための効率的なメモリスタベース距離加速器【Powered by NICT】

An efficient memristor-based distance accelerator for time series data mining on data centers

著者 (5件)： Xiaowei Xu (Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China, 430074) ,  Dewen Zeng (Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China, 430074) ,  Wenyao Xu (The State University of New York at Buffalo, 14260, USA) ,  Yiyu Shi (University of Notre Dame, South Bend, IN, 46656, USA) ,  Yu Hu (Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China, 430074)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： DAC  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モノのインターネット(IoT)の急速な発展は膨大な時系列データのリアルタイムマイニングは,データセンタのための主要負荷を得た。時系列データマイニングにおける計算ボトルネックは距離関数,最近様々なソフトウェア最適化とハードウェア加速法によって取り組まれている。しかし,これらの技術の各々は,特定の距離関数のために設計されたまたは最適化のみである。この問題を解決するために,本論文では,データ中心に時系列を用いた実時間とエネルギー効率の良いデータマイニングのための効率的で再構成可能なメムリスタに基づく距離加速器を提案した。共通回路構造を抽出し,チップ面積を節約することであると,この回路は特定の距離関数ように構成できる。実験結果は,既存の研究と比較して,本研究は性能に3.5倍~376倍のスピードアップとエネルギー効率に及ぼす大きさの1~3桁の改善を達成していることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *データセンタ ,  *加速器 ,  高速度 ,  エネルギー効率 ,  ハードウェア ,  *データマイニング ,  最適化 ,  ソフトウェア
準シソーラス用語： チップ面積 ,  回路構成 ,  *メモリスタ ,  再構成可能性 ,  距離関数 ,  *時系列データ ,  モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： データセンタ ,  時系列データマイニング ,  メモリスタ ,  加速器