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J-GLOBAL ID：202202290208522427   整理番号：22A0158606

Megopolisリサンプラ:GPU上でのメモリ合体再サンプリング【JST・京大機械翻訳】

The Megopolis resampler: Memory coalesced resampling on GPUs

著者 (3件)： Chesser Joshua A. (School of Computer Science, University of Adelaide, Adelaide, SA 5005, Australia) ,  Nguyen Hoa Van (School of Computer Science, University of Adelaide, Adelaide, SA 5005, Australia) ,  Ranasinghe Damith C. (School of Computer Science, University of Adelaide, Adelaide, SA 5005, Australia)
資料名： Digital Signal Processing  (Digital Signal Processing)
巻： 120  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1600A  ISSN： 1051-2004  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 適応拡張(AIS)による重要度サンプリング(IS)のような広く使用された方法で使用される再サンプリングプロセスを用いて,近似推論を必要とする困難な問題を解決した。例えば,非線形,非Gauss状態推定問題。しかし,再サンプリングプロセスは,リアルタイム要求による実際的問題のために計算的に禁止することができた。実時間性能を達成するために,現代のグラフィックス処理ユニット(GPU)の大規模並列ハードウェアアーキテクチャのための高並列再サンプリングアルゴリズムを開発する問題を考察した。メトロポリスアルゴリズム-Megopolisの新しい変種を開発し,同調パラメータを必要とせず,再サンプリング品質を低減せずに性能を改善した。Megopolisアルゴリズムを,調整パラメータを必要とせずにメモリ取引の数を減らすために,現代のGPUユニットのメモリアクセスパターンを利用して構築した。GPUハードウェアに関する大規模な数値実験は,提案したMegopolisアルゴリズムが数値的に安定であり,元のメトロポリスアルゴリズムとそのバリアント-メトロポリス-C1とメトロポリス-C2-イン速度と品質メトリックスより優れていることを証明した。さらに,この領域におけるオープンツールの不在を与え,将来における公正な比較を促進し,信号処理コミュニティをサポートするために,Megopolisによるソースコードのリポジトリと,他のすべての比較方法を含む完全なプロジェクトを公開した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モンテカルロ法 ,  アルゴリズム ,  *記憶装置 ,  信号処理 ,  コミュニティ ,  大都市 ,  同調 ,  ハードウェア ,  計算機アーキテクチャ ,  リポジトリ
準シソーラス用語： *リサンプリング ,  メモリアクセス ,  数値実験 ,  GPU【プロセッサ】 ,  ソースコード , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： リサンプリング ,  大都市 ,  粒子フィルタ ,  逐次モンテカルロ ,  重要度サンプリング ,  GPU

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： GPU ,  合体 ,  再サンプリング