パターンマッチに特化した CPU

mayah@節電中 @mayahjp_old

メモ：　パターンマッチの速い CPU

ところてん @tokoroten

@mayahjp FPGA？　何のパターンマッチか次第によりけりだと思うけど。　オートマトンが単純ならGPUで実装できるだろうし。オプティカルフローの問題に帰着できる。

mayah@節電中 @mayahjp_old

@tokoroten 人間はパターンマッチが得意なので、 CPU もパターンマッチが得意になったらなんか嬉しいことがないか、と。何のパターンマッチかは分からん。どっちかっていうとニューラルネットワーク的なものになるのかも。

ところてん @tokoroten

@mayahjp コレってもうちょっと汎用的な理論にならないかなーと思ってる。　ニューラルネットもたぶんそのサブセット。 http://techon.nikkeibp.co.jp/article/NEWS/20100819/185063/

ところてん @tokoroten

@mayahjp ベイジアンとか隠れマルコフとかと、正規表現との中間みたいなゆるゆるとした、それでいて高速なマッチが可能なアルゴリズム（でも、事故るときは事故る）みたいなのがあるんじゃないかなーとオボロゲに思ってる。

mayah@節電中 @mayahjp_old

@tokoroten あー、そんなのです。考えていたのは。人間も事故るし事故って良い。普通の計算には使えないんだけど、パターンの抜き出しとかそういうのにやたら強いような CPU (とはもう言えないんだけど) は出来ないか、と。GPU は単に並列度が高いだけだからちょっと違う。

ところてん @tokoroten

@mayahjp たとえば確率的に成功することで処理コストを削減している例とかありますよね。　検索エンジンの検索結果はトップ10位だけあっていれば、それ以下の順位は適当でいいみたいな問題だと、真面目にソートするよりも、不真面目なソートのほうが効率がいい。　たぶん、そういうタイプ

mayah@節電中 @mayahjp_old

@tokoroten それだとなんか乱択アルゴリズムぽいですね。パターンマッチって言ったのは、大量並列で計算して、reduce するときにミスっても良いとかなんかそういうイメージだった。「直感」をプログラミングしているような感じなので上手く説明できないし、多分それはまだ作れない。

ところてん @tokoroten

@mayahjp Reduceって、ニューラルネットにしていいんじゃないかなーと思った。　Mapで何かの計算して、Resuceをニューラルネット。　　多少のMapが落ちても動くみたいな。　と思ったけど、これはアンサンブル学習だった・・・。

mayah@節電中 @mayahjp_old

@tokoroten なんか map ももうちょっと曖昧に計算できないかなーと。どうせ落ちていいんだから、間違った結果返してもいいじゃない的な。