データストリーム処理におけるGPUタスク並列を用いたスケーラブルな異常検知

上野 晃司; 鈴村 豊大郎

論文・著書情報

タイトル

和文:	データストリーム処理におけるGPUタスク並列を用いたスケーラブルな異常検知
英文:	Scalable Anomaly Detection on Data Stream Processing with GPU Task

著者

和文:	上野晃司, 鈴村豊大郎.
英文:	Koji Ueno, Toyotaro Suzumura.

言語

Japanese

掲載誌/書名

和文:	先進的計算基盤システムシンポジウム論文集
英文:	Proceedings of Symposium on Advanced Computing Systems and Infrastructures

巻, 号, ページ

pp. 193-200

出版年月

2012年5月9日

出版者

和文:
英文:

会議名称

和文:	SACSIS2012 - 先進的計算基盤システムシンポジウム
英文:	SACSIS2012 - Symposium on Advanced Computing Systems and Infrastructures

開催地

和文:	神戸
英文:	Kobe

アブストラクト

データストリーム処理とは、データを蓄積することなくリアルタイムに処理するという新しい計算パラダイムである．変化点検知アルゴリズムSST(Singular Spectrum Transformation)を使った異常検知のストリーム処理では、一辺の長さが500以下の行列の演算が必要になる．GPUを使った高速化の既存手法では、小さい行列の計算を高速化することができない．そこでGPUタスク並列により解決した．GPUタスク並列で実装した特異値分解は、行列サイズ300-500で４コアCPUに対して４倍程度の高速化、IKA-SSTは、ウィンドウサイズ20-500でCPU１コアに対して20倍以上の高速化を達成し、スケーラブルな異常検知機構が実現できることを示した．

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