ストリームクラスタリングアルゴリズムのGPUを用いた高速化

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2014-09-25
• タイトル: ストリームクラスタリングアルゴリズムのGPUを用いた高速化
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Acceleration of a Streaming Clustering Algorithm for GPUs
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 大規模データ処理
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 大阪府立大学大学院理学系研究科
• 著者所属: 大阪府立大学大学院理学系研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Science, Osaka Prefecture University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Science, Osaka Prefecture University
• 著者名: 奥田徹; 藤本典幸
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: データ解析手法の 1 種であるクラスタリングはデータマイニングなどの分野に活用されている．本論文では，クラスタリングの代表的手法である k-means を拡張した，k-means++ と k-means# を用いる Monteleoni らのストリームクラスタリングアルゴリズムを，GPU を用い高速化する方法を提案する．2.67GHz Intel Xeon X5550 CPU と NVIDIA GeForce GTX580 GPU を用いて評価した結果，最大で 52.6 倍の速度向上率となった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The clustering is a kind of data analysis techniques and is used in various fields, e.g. data mining. In this paper, we propose a GPU algorithm to accelerate Monteleoni et al's streaming clustering algorithm with k-means++ and k-means# which extend k-means, the representative technique of the clustering. Our experimental results on 2.67GHz Intel Xeon X5550 CPU and NVIDIA GeForce GTX580 GPU show that the proposed GPU algorithm runs a maximum of 52.6 times faster than the corresponding CPU algorithm.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10463942
• 書誌情報: 研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）; 巻 2014-HPC-146, 号 10, p. 1-6, 発行日 2014-09-25
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会