Reconfigurable Architectures for Accelerating Data Mining

2018 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 15H02673
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Research Field: Computer system
• Research Institution: Hokkaido University
• Principal Investigator: Motomura Masato 北海道大学, 情報科学研究科, 教授 (90574286)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 有村 博紀 北海道大学, 情報科学研究科, 教授 (20222763)
• Project Period (FY): 2015-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: ビッグデータ / データマイニング / イジングモデル / 組合せ最適化問題

Outline of Final Research Achievements

We have conducted researches of architectures for combinatory optimization problems. Conventional idea has been to conduct minor-embedding or a target graph onto hardware graph that is more sparse than the former. Our new architectural proposal is to time-multiplexing a hardware structure for expanding hardware graph, that is powerful enough to sustain the original denser target graph. This idea has been verified to achieve higher accuracy for large graphs in our simulation.

Free Research Field

集積回路、計算機アーキテクチャ

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

IoT 社会の到来により、データマイニングに代表されるビッグデータ処理が計算処理の中心的課題となりつつある。本研究は、(1)データマイニング処理に適したリコンフィギュラブルアーキテクチャと、(2)HW アーキテクチャを考慮したデータマイニングアルゴリズムの二つの課題に統括的に取り組むことで、超高速・低電力なデータマイニング処理基盤の確立を目指すものである。