a64fxスパコン上での近似最近傍探索による高速大規模マルチメディア処理

在 a64fx 超级计算机上使用近似最近邻搜索进行高速大规模多媒体处理

• 批准号: 22K17906
• 负责人: 松井 勇佑
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2027-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K17906/
• 关键词: 近傍探索; 近似最近傍探索; a64fx

2022年度は、まず近傍探索の理論面に着目し研究を行った。主として、次の二点に関して研究を行った。(1) グラフインデクスの分散構築。グラフベースの近傍探索データ構造は現在最も広く使われている。一方で、グラフベースのインデクスは構築が遅く、特に並列化しづらいという欠点があった。我々はアルゴリズムを分解し並列可能にすることで、インデクスの構築を高速化する研究を行った。(2) データ重複が与える精度変化への影響の調査。近傍探索の文脈では、全く同じ冗長データや、わずかに違うだけのデータが存在しうる。しかし、それらのデータが探索性能に与える影響は知られていなかった。私たちは評価指標を整理し人工データを用いることで、そのようなデータ重複が精度に与える影響を調査した。上記のそれぞれに対し、コンピュータビジョン分野における国内の最大の学会である画像の認識・理解シンポジウム（MIRU）にて発表を行った。(2)の内容については、優秀な論文のみ選ばれるShort Oralに選定され、口頭発表を行った。

In 2022, we will explore the theoretical aspects of the near future and conduct research. The main point is to study the relationship between the two. (1)A decentralized architecture for the development of information technology. The most important thing to do is to explore the structure of the near future. A party, a party We are studying how to speed up the construction of a computer system. (2)Investigation of the influence of the variation of precision on the duplication of data. Close to explore the context, the whole is the same, the length is long, the distance is short, the distance is short, the distance, the distance is short, the distance is short, The first is to explore the performance of the game and the second is to explore the impact of the game. To investigate the influence of artificial data on the accuracy of the evaluation index. In this paper, the author points out that MIRU is the largest organization in China. (2)The content of the article is not included, the excellent article is selected, the Short Oral is selected, and the oral presentation is performed.

项目成果

大規模高次元ベクトルデータに対する近似最近傍探索インデックスの分散並列構築

大规模高维向量数据近似最近邻搜索索引的分布式并行构建

• 发表时间: 2023
• 作者: Chakma Kisinger;Matsui Kenichi;田中有紀;小野直樹・松井勇佑
• 通讯作者: 小野直樹・松井勇佑

データ重複が最近傍探索問題に与える精度変化の分析

最近邻搜索问题数据重复引起的精度变化分析

• 发表时间: 2022
• 作者: Oliveira,S. K. Nagele;S. Carlhoff;I. Pugach;T. Koesbardiati;A. Hubner;M. Meyer;A. A. Oktaviana;M. Takenaka;C. Katagiri;D. B. Murti;R. S. Putri;Mahirta;F. Petchey;T. Higham;C. F. W. Higham;S.O’Connor;S. Hawkins;R. Kinaston;P. Bellwood;R.;大西拓一郎;金海智大・松井勇佑
• 通讯作者: 金海智大・松井勇佑

近似最近傍探索のためのグラフインデックスの分散並列構築

用于近似最近邻搜索的图索引的分布式并行构建

• 发表时间: 2022
• 作者: 佐川和孝;秋葉貴輝; 森井雄飛;中村 寿;丸田 薫;小野直樹・松井勇佑
• 通讯作者: 小野直樹・松井勇佑