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J-GLOBAL ID：201802287561570434   整理番号：18A1209600

マルチコアアーキテクチャに基づく大規模画像類似性探索最適化【JST・京大機械翻訳】

Large-scale image similarity search optimization based on multi-core architecture

著者 (2件)： Li Jun-yi (Shanghai Jiaotong University Electrical and Electronic, Engineering College, Shanghai, China) ,  Li Jian-hua (Shanghai Jiaotong University Electrical and Electronic, Engineering College, Shanghai, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICNC-FSKD  ページ： 2097-2101  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： Webに基づく画像検索は,検索技術における新しい利用モデルであるディジタル画像のデータベースから画像を見つけるために使用される特殊化されたデータ検索である。研究者は新しいユーザ経験のための画像探索開発に積極的に働いており,画像検索の性能を改善するためにGPGPUソリューションを促進している。キー画像検索アルゴリズムは,典型的画像検索応用における連合とソートであり,それは主に比較演算(整数集中)と重いランダムメモリアクセスを含んだ。GPGPUと比較するために,筆者らは,Intel Mall Integrated Coreアーキテクチャ(MIC)の第一世代であるKnight Corner(KNC)プロセッサの性能を評価した。KNCは現代のGPUアーキテクチャが可能である。種々の浮動小数点ベクトル命令の他に,KNC上で連合とソートを最適化するためのもう一つの選択を提供する,パックされた比較と収集/散乱のようにサポートされた多くの整数ベクトル命令もある。本論文では,Alibabaからのユニオンとソートコードに基づいて,キャッシュブロッキングのようないくつかの最適化を行い,Intel MICアーキテクチャ上のランダムメモリアクセスを最適化するために収集/分散を利用し,さらに,KNCプロセッサ上のすべてのコアを利用するハイブリッド並列パラダイムを設計した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データベース ,  ベクトル ,  *計算機アーキテクチャ ,  ソーティング ,  *最適化 ,  *画像 ,  ディジタル画像 ,  演算プロセッサ ,  画像検索 ,  Web【情報システム】 ,  モデル ,  演算
準シソーラス用語： 指令 ,  検索アルゴリズム ,  GPGPU , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチコアアーキテクチャ ,  大規模 ,  画像類似性 ,  探索 ,  最適化