動的なタスク量推定と負荷分散を備えた FP-growth 法の共有メモリ型並列化
書誌事項
- タイトル別名
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- Shared-Memory Parallelization of FP-growth with Dynamic Load Estimation and Balancing
抄録
<p>トランザクションデータベースに頻出するパターンを効率的に列挙するアルゴリズムとしてFP-growth法があり、データベースから有用なパターンを得ることができる。しかし巨大なデータセットに対する実行時間は依然問題である。そこで本研究では、メニーコアマシン上での共有メモリ型システムにおけるFP-growth法の並列処理によって高速化を行う。並列化はタスク並列のアプローチを取り、各タスクはFP-Treeから条件付きトランザクション集合を取得し、条件付きFP-Treeを構築後、次の分岐に対するタスクを生成する。タスクの並列処理ではWork-Stealingによる動的負荷分散を行ってスレッド間のロードバランスを向上させる。その際、条件付きFP-Treeに基づくタスク量推定を行ってスケジューリングコストを軽減する。また、計算資源を効率的に使用するために、ガーベジコレクションを持たないコンパイル型言語であるRustを用いて実装する。実験の結果、多くのベンチマークデータにおいてJava実装と比べたときのメモリ消費の軽減と、既存手法を上回る速度向上が得られることを確認した。</p>
収録刊行物
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- 人工知能学会全国大会論文集
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人工知能学会全国大会論文集 JSAI2021 (0), 2H1GS3a04-2H1GS3a04, 2021
一般社団法人 人工知能学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390851320454027392
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- NII論文ID
- 130008051574
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可