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J-GLOBAL ID：201902241392696881   整理番号：19A0511184

FPGAとマルチコアプラットフォーム上の決定木に基づくトラフィック分類の加速【JST・京大機械翻訳】

Accelerating Decision Tree Based Traffic Classification on FPGA and Multicore Platforms

著者 (3件)： Tong Da (VMware, Inc., 3401 Hillview Ave, Palo Alto, CA) ,  Qu Yun Rock (Xilinx, Inc., 2100 Logic Dr, San Jose, CA) ,  Prasanna Viktor K. (Department of Electrical Engineering, University of Southern California, Los Angeles, CA)
資料名： IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems  (IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems)
巻： 28  号： 11  ページ： 3046-3059  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0882A  ISSN： 1045-9219  CODEN： ITDSEO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 機械学習(ML)アルゴリズムはインターネットトラヒックにおける広範囲のアプリケーションの分類に有効であることが示されている。本論文では,フローレベル特徴を用いてオンライントラフィック分類を実現するためのアルゴリズムとアーキテクチャを提案した。最初に,著者らは,C4.5ディシジョンツリーアルゴリズムとエントロピーMDL(最小記述長)離散化アルゴリズムに基づくトラフィック分類装置を開発した。それは,8つの主要な応用を分類するために97.92パーセントの全体的精度を達成した。次に,FPGA(フィールドプログラマブルゲートアレイ)とマルチコアプラットフォーム上の分類器を加速する手法を提案した。離散化とそれを併合することにより,元の分類器を最適化した。この最適化されたディシジョンツリーの実装により,最先端のFPGAプラットフォーム上で7500+Milionクラス化Per Second(MCPS)を実現し,2つの最先端のマルチコアプラットフォーム上で75-150MCPSを実現した。また,不均衡な決定木を扱うための分割と克服手法を提案した。分割統治手法の実装により,最先端のFPGAプラットフォーム上で10000+MCPS,2つの最先端のマルチコアプラットフォーム上で130-340MCPSを実現した。著者らは,2つのアプローチを比較するために,様々なアプリケーションシナリオに対する両方のプラットフォームに関する広範な実験を行った。Copyright 2019 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： 応用プログラム ,  インターネット ,  アルゴリズム ,  エントロピー ,  *FPGA ,  計算機アーキテクチャ ,  *ディシジョンツリー ,  最適化 ,  機械学習
準シソーラス用語： 不均衡 ,  最先端 ,  離散化 ,  最小記述長 ,  オンライン ,  *トラフィック分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： FPGA ,  決定木 ,  トラフィック分類 ,  加速