| アイテムタイプ |
Article |
| ID |
|
| プレビュー |
| 画像 |
|
| キャプション |
|
|
| 本文 |
KAKEN_19H04117seika.pdf
| Type |
:application/pdf |
Download
|
| Size |
:249.0 KB
|
| Last updated |
:Dec 23, 2024 |
| Downloads |
: 41 |
Total downloads since Dec 23, 2024 : 41
|
|
| 本文公開日 |
|
| タイトル |
| タイトル |
データ集約型科学に資するリアルタイムデータカーネルの創出
|
| カナ |
データ シュウヤクガタ カガク ニ シスル リアル タイム データ カーネル ノ ソウシュツ
|
| ローマ字 |
Dēta shūyakugata kagaku ni shisuru riaru taimu dēta kāneru no sōshutsu
|
|
| 別タイトル |
| 名前 |
Real-time data kernel for data intensive science
|
| カナ |
|
| ローマ字 |
|
|
| 著者 |
| 名前 |
川島, 英之
 |
| カナ |
カワシマ, ヒデユキ
|
| ローマ字 |
Kawashima, Hideyuki
|
| 所属 |
慶應義塾大学・環境情報学部 (藤沢) ・准教授
|
| 所属(翻訳) |
|
| 役割 |
Research team head
|
| 外部リンク |
科研費研究者番号 : 90407148
|
| 名前 |
松谷, 宏紀
|
| カナ |
マツタニ, ヒロキ
|
| ローマ字 |
Matsutani, Hiroki
|
| 所属 |
慶應義塾大学・理工学部 (矢上) ・准教授
|
| 所属(翻訳) |
|
| 役割 |
Research team member
|
| 外部リンク |
科研費研究者番号 : 70611135
|
| 名前 |
藤原, 靖宏
|
| カナ |
フジワラ, ヤスヒロ
|
| ローマ字 |
Fujiwara, Yasuhiro
|
| 所属 |
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所・上田特別研究室・主任研究員
|
| 所属(翻訳) |
|
| 役割 |
Research team member
|
| 外部リンク |
科研費研究者番号 : 70837971
|
|
| 版 |
|
| 出版地 |
|
| 出版者 |
|
| 日付 |
| 出版年(from:yyyy) |
2022
|
| 出版年(to:yyyy) |
|
| 作成日(yyyy-mm-dd) |
|
| 更新日(yyyy-mm-dd) |
|
| 記録日(yyyy-mm-dd) |
|
|
| 形態 |
|
| 上位タイトル |
| 名前 |
科学研究費補助金研究成果報告書
|
| 翻訳 |
|
| 巻 |
|
| 号 |
|
| 年 |
2021
|
| 月 |
|
| 開始ページ |
|
| 終了ページ |
|
|
| ISSN |
|
| ISBN |
|
| DOI |
|
| URI |
|
| JaLCDOI |
|
| NII論文ID |
|
| 医中誌ID |
|
| その他ID |
|
| 博士論文情報 |
| 学位授与番号 |
|
| 学位授与年月日 |
|
| 学位名 |
|
| 学位授与機関 |
|
|
| 抄録 |
本研究ではデータ集約型科学に資するリアルタイムデータカーネルを創出すべく，高性能トランザクション処理，高速機械学習アルゴリズム，AI向け高速アクセラレータに関する研究を実施した．トランザクション処理に関しては近代的手法を網羅的に比較評価可能なプラットフォームCCBenchを開発した上で，優れたプロトコルを探求し，最適化手法を考案するに至った．また，ロボットへの適用を行った．機械学習についてはb-matchingやアンカーグラフなどの重要なアルゴリズムを高速化した．アクセラレータについてはFPGAを用いてDQNなどの高性能化に成功した．
In order to create a real-time data kernel for data-intensive science, we conducted research on high-performance transaction processing, fast machine learning algorithms, and fast accelerators for AI. For transaction processing, we developed CCBench, a platform that enables comprehensive comparison and evaluation of modern methods, explored superior protocols, and devised optimization methods. We also applied these methods to robotics. For machine learning, we accelerated key algorithms such as b-matching and anchor graphs. For accelerators, we have succeeded in improving the performance of DQN and other algorithms using FPGAs.
|
|
| 目次 |
|
| キーワード |
|
| NDC |
|
| 注記 |
研究種目 : 基盤研究 (B) (一般)
研究期間 : 2019～2021
課題番号 : 19H04117
研究分野 : 小区分60080 : データベース関連
|
|
| 言語 |
|
| 資源タイプ |
|
| ジャンル |
|
| 著者版フラグ |
|
| 関連DOI |
|
| アクセス条件 |
|
| 最終更新日 |
|
| 作成日 |
|
| 所有者 |
|
| 更新履歴 |
| Dec 23, 2024 | | インデックス を変更 |
| Dec 23, 2024 | | 著者 名前,著者 カナ,著者 ローマ字,著者 所属,著者 所属(翻訳),著者 役割,著者 外部リンク,著者 著者ID,抄録 内容,注記 注記 を変更 |
|
|
| インデックス |
|
| 関連アイテム |
|
