著者

井手口 裕太 大野 善之 石坂 一久

雑誌

研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC) (ISSN:21888841)

巻号頁・発行日

vol.2020-HPC-173, no.15, pp.1-6, 2020-03-09

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Top-N 推薦のための高精度かつ高速なアルゴリズムである SLIM のベクトル演算を用いた高速化手法を提案する.Top-N 推薦は,過去の購入履歴などを学習することでユーザーに推薦するアイテムを決定する問題であるが,膨大なデータを利用する学習時間の短縮が求めらている.SLIM はスレッド並列化が考慮されたアルゴリズムであるが,高性能ベクトルコンピュータ SX-Aurora TSUBASA で高速化するには,効率的なベクトル演算手法を開発する必要があった.本稿では,SLIM の主要処理に対するベクトル演算手法を提案し,SX-Aurora を用いた高速化を可能とする.Top-N 推薦でよく利用される MovieLens データセットを用いた評価では,提案する SX-Aurora を用いた SLIM は,2 ソケット Xeon に比べて 3.3 倍の高速であることを確認した.