Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2019-07-17 |
タイトル |
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タイトル |
メモリアクセスデータを用いた機械学習によるアプリケーションの類型化 |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
機械学習 |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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東京工業大学/産業技術総合研究所 |
著者所属 |
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東京工業大学/産業技術総合研究所 |
著者所属 |
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東京工業大学 |
著者所属 |
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東京工業大学 |
著者所属 |
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東京大学/理化学研究所計算科学研究センター |
著者所属 |
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理化学研究所計算科学研究センター/東京工業大学/産業技術総合研究所 |
著者名 |
土川, 稔生
遠藤, 敏夫
大山, 洋介
野村, 哲弘
近藤, 正章
松岡, 聡
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
ポストムーア時代の計算機アーキテクチャの開発のためには,様々なアプリケーションを用いて,システム構成やパラメータの異なる大量のケースを評価・解析する必要がある.しかし,世の中の全てのアプリケーションを詳細に解析することは不可能なため,性能特性を代表するアプリケーションを選定することが望ましい.そこで本研究ではアプリケーション群を代表するアプリケーションの選定と特性解析を行うために,アプリケーションの特徴量として Reuse Distance を用いてメモリアクセスデータのトレースを取得し,機械学習のクラスタリングを用いた手法によるアプリケーションの類型化を行った.また,アプリケーションのアルゴリズムの特性とクラスタリング結果の関係について検証した. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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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 2019-HPC-170,
号 12,
p. 1-7,
発行日 2019-07-17
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8841 |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |