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J-GLOBAL ID：202002279944488689   整理番号：20A2733460

k最近傍問合せ処理のための分割GPUベースアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Partitioning GPU-based Algorithm for Processing the k Nearest-Neighbor Query

著者 (3件)： Velentzas Polychronis (Data Structuring & Eng. Lab. Dept. of Electrical & Computer Eng., Univ. of Thessaly, Volos, Greece) ,  Vassilakopoulos Michael (Data Structuring & Eng. Lab. Dept. of Electrical & Computer Eng., Univ. of Thessaly, Volos, Greece) ,  Corral Antonio (Dept. of Informatics, University of Almeria, Almeria, Spain)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： MEDES ’20  ページ： 2-9  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  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： k最近傍-Neighbor(k-NN)クエリは,いくつかの大きなデータアプリケーションに現れる一般的な空間クエリである。典型的に,GPUデバイスはCPUによりアクセスされた主メモリよりもCPUや高速デバイスメモリよりも多くの処理コアを持ち,従ってより高い計算電力を提供する。CUDA実行時間APIを用いて,k-NNクエリのための新しいGPUベース分割アルゴリズムを提案した。分割により,このアルゴリズムは全体のデータセットに対する計算距離を避ける。合成および実データセットを用いて,6つの既存アルゴリズムに対する広範な実験的性能比較を示した。これらのアルゴリズムは,全メモリデータセットに対する距離の計算に基づいている。この比較は,新しいアルゴリズムがすべての実験において優れて,これらの6つのアルゴリズムより優れていることを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  電力 ,  並列演算 ,  応用プログラム ,  主メモリ ,  *質問処理
準シソーラス用語： 性能比較 ,  実行時間 ,  クエリー ,  CUDA , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： GPUアルゴリズム ,  並列計算 ,  分割アルゴリズム ,  空間質問 ,  k最近傍クエリー

分類 (3件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

タイトルに関連する用語 (3件)： 問合せ処理 ,  GPU ,  アルゴリズム