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J-GLOBAL ID：202002285908016865   整理番号：20A2264643

近似グラフパターンマイニングのための順序サンプリング処理インメモリアーキテクチャ【JST・京大機械翻訳】

An Order Sampling Processing-in-Memory Architecture for Approximate Graph Pattern Mining

著者 (5件)： Wan Ziqian (Tsinghua University, Beijing, China) ,  Dai Guohao (Tsinghua University, Beijing, China) ,  Soh Yun Joon (University of California, San Diego, San Diego, CA, USA) ,  Zhao Jishen (University of California, San Diego, San Diego, CA, USA) ,  Wang Yu (Tsinghua University, Beijing, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： GLSVLSI ’20  ページ： 357-362  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： 様々な領域におけるデータ体積のブーミングによりグラフパターンマイニングにおける関心が増している。パターンの正確な計数を計算する従来のグラフマイニング実装は,通常大量の中間データおよび大規模グラフに関する低い性能に悩まされる。正確なパターン数が多くの実世界グラフパターンマイニング問題において必要でないという観察によって,以前の研究(例えば,ASAP)は近似グラフパターンマイニングアルゴリズムを提案し,グラフパターンマイニングの性能を2桁まで改善した。ASAPアルゴリズムにおける重要なサンプリング操作は,高い並列性と複雑なエッジ探索を露出する。さらに,ASAPの性能はサンプリング順序に密接に関連している。しかし,以前の研究ではこれらの問題に取り組むことができなかった。したがって,著者らは並列近似グラフパターンマイニング問題のために,新しい処理インザリー(PIM)アーキテクチャを提案する。エッジインデクシングのためのPIMデバイスの論理層に関する辞書を導入した。また,サンプリング順序の設計空間を調査して,最適サンプリング戦略を与えた。包括的な実験結果は,著者らの設計がASAPシステムに対して97倍の性能改善を達成することを示した。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 ,  *記憶装置 ,  *近似法 ,  *計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 近似計算 ,  グラフマイニング ,  設計空間 ,  *パターンマイニング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 近似計算 ,  大規模グラフマイニング ,  メモリの処理

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 近似 ,  グラフ ,  パターンマイニング ,  順序 ,  サンプリング