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J-GLOBAL ID：201902213259029651   整理番号：19A1929134

メモリアクセスデータを用いた機械学習によるアプリケーションの類型化

著者 (11件)： 土川稔生 (東京工大) ,  土川稔生 (産業技術総合研) ,  遠藤敏夫 (東京工大) ,  遠藤敏夫 (産業技術総合研) ,  大山洋介 (東京工大) ,  野村哲弘 (東京工大) ,  近藤正章 (東大) ,  近藤正章 (理研 計算科学研究セ) ,  松岡聡 (東京工大) ,  松岡聡 (産業技術総合研) ,  松岡聡 (理研 計算科学研究セ)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2019  号： HPC-170  ページ： Vol.2019-HPC-170,No.12,1-7 (WEB ONLY)  発行年： 2019年07月17日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ポストムーア時代の計算機アーキテクチャの開発のためには,様々なアプリケーションを用いて,システム構成やパラメータの異なる大量のケースを評価・解析する必要がある.しかし,世の中の全てのアプリケーションを詳細に解析することは不可能なため,性能特性を代表するアプリケーションを選定することが望ましい.そこで本研究ではアプリケーション群を代表するアプリケーションの選定と特性解析を行うために,アプリケーションの特徴量としてReuse Distanceを用いてメモリアクセスデータのトレースを取得し,機械学習のクラスタリングを用いた手法によるアプリケーションの類型化を行った.また,アプリケーションのアルゴリズムの特性とクラスタリング結果の関係について検証した.(著者抄録)

シソーラス用語： 接続 ,  *機械学習 ,  *応用プログラム ,  *分類 ,  選択 ,  性能分析 ,  情報 ,  クラスタ化 ,  方式 ,  計算機アーキテクチャ ,  ヒストグラム ,  *メモリアクセス ,  特徴量 ,  改変
準シソーラス用語： クラスタリング手法

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ディジタル計算機ハードウェア一般  (JC04010C)

引用文献 (19件)：

• Mattson, R. L., Gecsei, J., Slutz, D. R. and Traiger, I. L.: Evaluation techniques for storage hierarchies, IBM Systems Journal, Vol. 9, No. 2, pp. 78-117 (online), DOI: 10.1147/sj.92.0078 (1970).
• Ding, C. and Zhong, Y.: Reuse Distance Analysis, Technical report, Rochester, NY, USA (2001).
• Lloyd, S.: Least squares quantization in PCM, IEEE Transactions on Information Theory, Vol. 28, No. 2, pp. 129-137 (online), DOI: 10.1109/TIT.1982.1056489 (1982).
• MacQueen, J. et al.: Some methods for classification and analysis of multivariate observations, Proceedings of the fifth Berkeley symposium on mathematical statistics and probability, Vol. 1, No. 14, Oakland, CA, USA, pp. 281-297 (1967).
• Attias, H.: A Variational Baysian Framework for Graphical Models, Advances in Neural Information Processing Systems 12 (Solla, S. A., Leen, T. K. and Müller, K., eds.), MIT Press, pp. 209-215 (online), available from <http://papers.nips.cc/paper/1726-a-variational-baysian-framework-for-graphical-models.pdf> (2000).

タイトルに関連する用語 (4件)： メモリアクセス ,  機械学習 ,  アプリケーション ,  類型化