Fugu-MT 論文翻訳(概要): fSEAD: a Composable FPGA-based Streaming Ensemble Anomaly Detection Library

論文の概要: fSEAD: a Composable FPGA-based Streaming Ensemble Anomaly Detection Library

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05999v1
Date: Mon, 10 Jun 2024 03:38:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-11 15:06:21.961810
Title: fSEAD: a Composable FPGA-based Streaming Ensemble Anomaly Detection Library
Title（参考訳）: fSEAD: FPGAベースのストリームアンサンブル異常検出ライブラリ
Authors: Binglei Lou, David Boland, Philip H. W. Leong,
Abstract要約: 機械学習のアンサンブルは、複数のベースモデルを組み合わせてより正確な出力を生成する。本稿では,複数の部分再構成可能な領域,pblockからなるフレキシブルコンピューティングアーキテクチャを提案し,それぞれが異常検出を実装している。概念実証設計では,ロダ,RS-Hash,xStreamの3つの最先端異常検出アルゴリズムがサポートされている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8570740863168362
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Machine learning ensembles combine multiple base models to produce a more accurate output. They can be applied to a range of machine learning problems, including anomaly detection. In this paper, we investigate how to maximize the composability and scalability of an FPGA-based streaming ensemble anomaly detector (fSEAD). To achieve this, we propose a flexible computing architecture consisting of multiple partially reconfigurable regions, pblocks, which each implement anomaly detectors. Our proof-of-concept design supports three state-of-the-art anomaly detection algorithms: Loda, RS-Hash and xStream. Each algorithm is scalable, meaning multiple instances can be placed within a pblock to improve performance. Moreover, fSEAD is implemented using High-level synthesis (HLS), meaning further custom anomaly detectors can be supported. Pblocks are interconnected via an AXI-switch, enabling them to be composed in an arbitrary fashion before combining and merging results at run-time to create an ensemble that maximizes the use of FPGA resources and accuracy. Through utilizing reconfigurable Dynamic Function eXchange (DFX), the detector can be modified at run-time to adapt to changing environmental conditions. We compare fSEAD to an equivalent central processing unit (CPU) implementation using four standard datasets, with speed-ups ranging from $3\times$ to $8\times$.
Abstract（参考訳）: 機械学習のアンサンブルは、複数のベースモデルを組み合わせてより正確な出力を生成する。異常検出を含む、さまざまな機械学習問題に適用することができる。本稿では,FPGAを用いたストリーミングアンサンブル異常検出器(fSEAD)の構成性とスケーラビリティを最大化する方法について検討する。そこで本研究では,複数の部分再構成可能な領域,pブロックからなるフレキシブルコンピューティングアーキテクチャを提案し,それぞれが異常検出を実装している。概念実証設計では,ロダ,RS-Hash,xStreamの3つの最先端異常検出アルゴリズムがサポートされている。各アルゴリズムはスケーラブルであり、パフォーマンスを改善するために複数のインスタンスをpblock内に配置することができる。さらに、fSEADは高レベル合成(HLS)を使用して実装されており、さらにカスタムな異常検出がサポートされる。ブロックはAXIスイッチを介して相互接続され、実行時に結果を組み合わせてマージする前に任意の方法で構成し、FPGAリソースと精度を最大化するアンサンブルを生成する。再構成可能な動的関数 eXchange (DFX) を利用することで、環境条件の変化に適応するために、実行時にデザイナを変更することができる。 fSEADを4つの標準データセットを使用した同等の中央処理ユニット(CPU)実装と比較し、スピードアップは$3\times$から$8\times$までである。

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