Abstract-Random skogsklassificering är en välkänd maskininlärningsteknik som genererar klassificeringar i form av en ensemble ("skog") av beslutsträd. Klassificeringen av ett ingångsprov bestäms av ensemblens majoritetsklassificering. Traditionella slumpmässiga skogssorter kan vara mycket effektiva, men klassificering med hjälp av en slumpmässig skog är minne bundna och normalt inte lämpliga för acceleration med hjälp av FPGAs eller GP-GPUs på grund av behovet av att passera stora, möjligen oregelbundna beslut träd. Det senaste arbetet på Lawrence Livermore National Laboratory har utvecklat flera varianter av slumpmässiga skogssorter, bland annat Compact Random Forest (CRF), som kan generera beslutsträd som är mer lämpliga för acceleration än traditionella beslutsträd. Vårt papper jämför och kontrasterar effektiviteten av FPGAs, GP-GPUs, och multi-core CPUs för att påskynda klassificering med hjälp av modeller som genereras av kompakta slumpmässiga skogsmaskininlärning klassificerare. Med hjälp av träningsalgoritmer som kan producera kompakta slumpmässiga skogar som består av många, små träd snarare än färre, djupa träd, kan vi legalisera skogen så att klassificeringen av varje prov tar en deterministisk tid. Denna optimering gör det möjligt för oss att utföra klassificeringen i en rörledning eller enkel-instruktion flera trådar (SIMT) mode. Vi visar att FPGAs ger den högsta prestandan lösning, men kräver ett multi-chip / multi-board system för att utföra även blygsam storlek skogar. GP-GPU erbjuder en mer flexibel lösning med någorlunda hög prestanda som fjällar med skogsstorlek. Slutligen, multi-threading via OpenMP på ett delat minne system var den enklaste lösningen och gav nära linjär prestanda som skalas med kärnantal, men var fortfarande betydligt långsammare än GP-GPU och FPGA.
Van Essen m.fl. Ref jämföra prestanda slumpmässiga skogar i CPU, GPU och FPGA och dra slutsatsen att FPGAs ger högsta prestanda men kan bara koda små modeller (djup 6 och 16 träd - betydligt mindre än pForest).
Accelerating a Random Forest Classifier: Multi-Core, GP-GPU, or FPGA?
{'venue': '2012 IEEE 20th International Symposium on Field-Programmable Custom Computing Machines', 'journal': '2012 IEEE 20th International Symposium on Field-Programmable Custom Computing Machines', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}