JP5714497B2 - 異なるデータセットの識別を可能とするシステムおよび方法 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、概して、パターン認識プロセッサに関し、より詳細には、ある実施形態において、パターン認識プロセッサにおけるデータと結果（リザルト）の管理に関する。

コンピューティングの分野においては、パターン認識タスクは、ますます挑戦対象となっている。ますますより大量のデータがコンピュータ間で伝送され、ユーザが識別を望むパターンの数は増加している。例えば、スパムもしくはマルウェア（ｍａｌｗａｒｅ）は、しばしば、データストリームにおけるパターン（例えば、特定の句もしくはコードの一部）を検索することによって検出される。新規の変異形を検索するために新規のパターンが実装される可能性があるため、パターンの数は、スパムおよびマルウェアの多様性によって増加する。これらのパターンの各々に対してデータストリームを検索することは、コンピューティングボトルネック（障害）を形成する可能性がある。しばしば、データストリームが受信されると、一つずつ、各パターンを検索される。システムが、データストリームの次の部分を検索する状態になる前の遅延はパターン数に伴って増加する。したがって、パターン認識は、データの受信を遅延させる可能性がある。

パターン認識機能を実行する装置は、伝送制御プロトコル／インターネットプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）のようなパケットベースネットワークを介して、一つ以上のデータストリームを受信することができる。しかしながら、そのようなネットワークを介して受信されるデータのパケットは、他のデータストリームからの他のパケットと、混合されあるいは“多重化”される。加えて、そのようなパケットは、順番通りに受信されない可能性がある。さらに、そのようなデータストリームのパケットを処理した後、装置によって出力される、いかなる結果も、データストリームを特定できない可能性がある。いくつかのケースにおいては、数百のデータストリームが装置によって受信され処理される可能性がある。各データストリームを識別し追跡することは、非常に多くのリソースを使用し、装置のスループットと処理時間に強い影響を与える。

データストリームを検索するシステムの一実施例を示す。 図１のシステムにおけるパターン認識プロセッサの一実施例を示す。 図２のパターン認識プロセッサにおける検索タームセルの一実施例を示す。 単一の文字についてデータストリームを検索する、図３の検索タームセルを示す。 単一の文字についてデータストリームを検索する、図３の検索タームセルを示す。 一語についてデータストリームを検索する幾つかの検索タームセルを含む認識モジュールを示す。 一語についてデータストリームを検索する幾つかの検索タームセルを含む認識モジュールを示す。 一語についてデータストリームを検索する幾つかの検索タームセルを含む認識モジュールを示す。 二語についてパラレルにデータストリームを検索するように構成された認識モジュールを示す。 同一の接頭辞を有する複数語を特定する検索基準に従って検索する認識モジュールを示す。 同一の接頭辞を有する複数語を特定する検索基準に従って検索する認識モジュールを示す。 同一の接頭辞を有する複数語を特定する検索基準に従って検索する認識モジュールを示す。 本発明の実施形態に従って複数のデータストリームを受信する図１のシステムを示す。 本発明の実施形態に従う図２のパターン認識プロセッサのデータフロー識別レジスタおよびリザルトバッファを示す。 本発明の実施形態に従う図２のパターン認識プロセッサにおける多数のデータフローを処理するためのプロセスのフローチャートを示す。

図１は、データストリーム１２を検索するシステム１０の一実施例を示す。システム１０は、検索基準１６に従ってデータストリーム１２を検索するパターン認識プロセッサ１４を含んでもよい。

各検索基準は、一つ以上の対象表現、すなわちパターンを特定してもよい。“対象表現”という用語は、パターン認識プロセッサ１４が検索するためのデータシーケンスのことを称する。対象表現の例は、ある単語を綴る文字配列、遺伝子を特定する遺伝子塩基対シーケンス、画像の一部を形成する画像ファイルもしくはビデオファイルにおけるビットシーケンス、プログラムの一部を形成する実行可能ファイルにおけるビットシーケンス、または、歌もしくは口語表現の一部を形成するオーディオファイルにおけるビットシーケンスを含む。

検索基準は、一つ以上の対象表現を特定してもよい。例えば、検索基準は、文字列“ｃｌ”で始まる全５文字の単語、文字列“ｃｌ”で始まるあらゆる単語、３回以上“ｃｌｏｕｄ”という単語を含む段落などを特定してもよい。対象表現のうちで生じうる組の数は、任意の大きさであり、例えば、データストリームが表わすことが可能であるデータの順列が存在するのと同一数の対象表現が存在する可能性がある。検索基準は、種々のフォーマットで表現されてもよく、そのフォーマットは、正規表現として、各対象表現を必ずしも記載することなく、対象表現の組を簡潔に特定するプログラミング言語を含む。

各検索基準は、一つ以上の検索ターム（項目）から構成されてもよい。したがって、検索基準の各対象表現は一つ以上の検索タームを含み、幾つかの対象表現は、共通の検索タームを使用してもよい。本明細書で使用されるように、“検索ターム”という用語は、単一の検索周期の間に検索されるデータのシーケンスのことを称する。データのシーケンスは、バイナリフォーマットもしくは、例えば、１０進法、ＡＳＣＩＩなどの他のフォーマットにおける複数ビットのデータを含んでもよい。シーケンスは、単一のディジットもしくは複数のディジット（例えば幾つかのバイナリディジット）でデータをエンコードしてもよい。例えば、パターン認識プロセッサ１４は、一度に一文字をテキストデータストリーム１２から検索し、検索タームは、例えば、文字“ａ”、文字“ａ”か“ｅ”のいずれか、または、全ての単一文字の組を特定するワイルドカード検索タームなど、単一文字の組を特定してもよい。

検索タームは、文字（もしくは、データストリームによって表現される情報の他の書記素(ｇｒａｐｈｅｍｅ)、すなわち基本単位、例えば、音符、遺伝子塩基対、１０進法のディジット、サブピクセル）を特定するビット数よりも小さいか、または大きくてもよい。例えば、検索タームは８ビットであり、単一文字は１６ビットであり、この場合には、二つの連続した検索タームは単一文字を特定してもよい。

検索基準１６は、コンパイラ１８によってパターン認識プロセッサ１４のためにフォーマットされてもよい。フォーマットするステップは、検索基準から検索タームを分解するステップを含んでもよい。例えば、データストリーム１２によって表現された書記素が検索タームよりも大きい場合、コンパイラは単一の書記素を検索するために、複数の検索タームへと検索基準を分解してもよい。同様に、データストリーム１２によって表現された書記素が検索タームよりも小さい場合、コンパイラ１８は、各個別の書記素に対して、使用されていないビットを単一の検索タームに提供してもよい。コンパイラ１８は、パターン認識プロセッサ１４によって本来サポートされていない種々の正規表現演算子をサポートするために、検索基準１６をフォーマットしてもよい。

パターン認識プロセッサ１４は、データストリーム１２から各新規タームを評価することによって、データストリーム１２を検索してもよい。本明細書における“ターム”という用語は、検索タームに一致しうるデータ量のことを称する。検索周期の間、パターン認識プロセッサ１４は、現在提示されているタームが検索基準において現在の検索タームに一致するかどうかを決定してもよい。タームが検索タームと一致する場合には、評価は“進行”し、すなわち、次のタームが検索基準における次の検索タームと比較される。そのタームが一致しない場合には、次のタームは、検索基準における第一のタームと比較され、それによって検索をリセットする。

各検索基準は、パターン認識プロセッサ１４における異なる有限ステートマシンへとコンパイルされてもよい。有限ステートマシンは、パラレルに（並行して）実行してもよく、検索基準１６に従ってデータストリーム１２を検索する。有限ステートマシンは、先行する検索タームがデータストリーム１２によって一致する場合に検索基準における連続する各検索タームへと進んでもよい。または、検索タームが一致しない場合には、有限ステートマシンは検索基準における第一の検索タームの検索を開始してもよい。

パターン認識プロセッサ１４は、幾つかの検索基準に従って各新規タームを評価し、ほぼ同時に、例えば、単一のデバイス周期の間に其々の検索タームを評価してもよい。パラレルな有限ステートマシンは、ほぼ同時にデータストリーム１２からタームを各々受信し、パラレルな有限ステートマシンの各々は、そのタームが、パラレルな有限ステートマシンを検索基準における次の検索タームへと進めるかどうかを決定してもよい。パラレルな有限ステートマシンは、比較的多数例えば、１００以上、１０００以上、もしくは１００００以上の検索基準に従って、タームを評価してもよい。それらはパラレルに動作するため、データストリームを遅延させることなく、例えば、６４ＭＢ毎秒もしくは１２８ＭＢ毎秒より大きいかほぼ同一のデータストリーム１２の比較的高いバンド幅を有するデータストリーム１２に対して検索基準を適用してもよい。幾つかの実施形態においては、検索周期の継続期間は、検索基準の数によって増減しないため、検索基準の数はパターン認識プロセッサ１４の性能にあまりまたは全く影響を与えることはない。

検索基準が充足されるとき（すなわち、最後の検索タームに進行してそれが一致した後）、パターン認識プロセッサ１４は、中央処理装置（ＣＰＵ）２０などの処理装置に対して基準を充足したことを報告してもよい。中央処理装置２０は、パターン認識プロセッサ１４およびシステム１０の他の部分を制御してもよい。

システム１０は、データのストリームを検索する種々のシステムもしくはデバイスのうちのいずれであってもよい。例えば、システム１０は、データストリーム１２を監視するデスクトップ、ラップトップ、ハンドヘルドもしくは他のタイプのコンピュータであってもよい。システム１０は、ルータ、サーバ、もしくはクライアント（例えば、前述されたタイプのコンピュータのうちの一つ）などのネットワークノードであってもよい。システム１０は、コピー機、スキャナ、プリンタ、ゲーム機、テレビ、セットトップビデオ分配もしくは録画システム、ケーブルボックス、パーソナルデジタルメディアプレイヤー、工場自動化システム、自動車用コンピュータシステムもしくは医療デバイスなどの他の種類の何らかの電子デバイスであってもよい。（これらの種々のシステムの実施例を記述するために使用される用語は、本明細書で使用される他の多くの用語と同様に、幾つかの指示対象を共有し、それ自体は、列挙された他のタームによって、範囲を狭めて構成されるべきではない。）

データストリーム１２は、ユーザもしくは他の主体が検索を望む可能性のある、種々のタイプの一つ以上のデータストリームであってもよい。例えば、データストリーム１２は、インターネットを介して受信されたパケット、または、携帯電話ネットワークを介して受信された音声もしくはデータなど、ネットワークを介して受信されたデータのストリームであってもよい。データストリーム１２は、画像センサ、温度センサ、加速度計などもしくはその組み合わせなど、システム１０と通信するセンサから受信されたデータであってもよい。データストリーム１２は、シリアルデータストリームとしてシステム１０によって受信され、データは、時間的、語彙的、もしくは意味的に意義のある順序など、意味のある順序で受信される。または、データストリーム１２は、パラレルにもしくはバラバラの順序で受信され、その後、例えば、インターネットを介して受信されたパケットを順序づけることによって、シリアルデータストリームへと変換される。幾つかの実施形態においては、データストリーム１２は、タームをシリアルに提示してもよいが、各タームを表すビットはパラレルに受信されてもよい。データストリーム１２は、システム１０に対して外部ソースから受信されてもよいか、または、メモリデバイスにインテロゲート（伝送）し、格納されたデータからデータストリーム１２を形成することによって形成されてもよい。

データストリーム１２におけるデータのタイプに依存して、異なるタイプの検索基準が設計者によって選択されてもよい。例えば、検索基準１６は、ウイルス定義ファイルであってもよい。ウイルスもしくは他のマルウェアは特徴づけられ、マルウェアの態様は、データストリーム１２がマルウェアを伝送しうるかどうかを示す検索基準を形成するために使用されてもよい。結果として生じる検索基準はサーバに格納され、クライアントシステムのオペレータはシステム１０へと検索基準をダウンロードするサービスに登録してもよい。検索基準１６は、異なるタイプのマルウェアが現れたとき、サーバから定期的にアップデートされてもよい。検索基準は、ネットワークを介して受信される可能性のある望ましくないコンテンツ（例えば、（スパムとしてよく知られている）迷惑電子メールもしくはユーザが望まない他のコンテンツ）を特定するために使用されてもよい。

データストリーム１２はシステム１０によって受信されたデータに対して関心を持っている第三者によって検索されてもよい。例えば、データストリーム１２は、著作物において生じる文字列、音声シーケンス、ビデオシーケンスに関して監視されてもよい。データストリーム１２は、刑事捜査もしくは民事手続きに関係する発話、もしくは使用者にとって関心のある発話に対して監視されてもよい。

検索基準１６は、例えば、ＣＰＵ２０もしくはパターン認識プロセッサ１４によってアドレス可能なメモリにおいて、翻訳が可能であるデータストリーム１２におけるパターンを含んでもよい。例えば、検索基準１６は、対応するスペイン語がメモリに格納された英単語を各々特定してもよい。別の実施例においては、検索基準１６は、例えば、デコードされたバージョンのデータストリーム１２が使用可能であるＭＰ３、ＭＰＥＧ４、ＦＬＡＣ、Ｏｇｇ Ｖｏｒｂｉｓなど、エンコードされたバージョンのデータストリーム１２を特定してもよいし、その逆を特定してもよい。

パターン認識プロセッサ１４は、ＣＰＵ２０と共に（単一のデバイスなどの）単一の構成部分に統合されたハードウェアであってもよいし、別個の構成部分として形成されてもよい。例えば、パターン認識プロセッサ１４は別個の集積回路であってもよい。パターン認識プロセッサ１４は、“コプロセッサ”もしくは“パターン認識コプロセッサ”と称されてもよい。

図２は、パターン認識プロセッサ１４の一実施例を示す。パターン認識プロセッサ１４は、認識モジュール２２および出力バッファ５１を有する集約モジュール２４を含んでもよい。出力バッファ５１は、リザルトバッファ２５を含んでもよい。認識モジュール２２は、受信されたタームを検索タームと比較するように構成され、認識モジュール２２および集約モジュール２４の双方は、検索タームとタームが一致することが検索基準を充足するかどうかを決定するように協力してもよい。リザルトバッファ２５はパターン認識プロセッサ１４の他の部分からのリザルトデータをバッファリングしてもよく、これは図１４に関連して以下に説明される。

認識モジュール２２は、行デコーダ２８および複数のフィーチャセル３０を含んでもよい。各フィーチャ（ｆｅａｔｕｒｅ）セル３０は検索タームを特定し、フィーチャセル３０のグループは、検索基準を形成するパラレルな有限ステートマシンを形成してもよい。フィーチャセル３０のコンポーネントは、検索タームアレイ３２、検出アレイ３４およびアクティブ化ルーティングマトリクス３６を形成してもよい。検索タームアレイ３２は複数の入力導体３７を含み、入力導体３７の各々は、行デコーダ２８と通信する各フィーチャセル３０を配置してもよい。

行デコーダ２８は、データストリーム１２のコンテンツに基づいて、複数の入力導体３７中の特定の導体を選択してもよい。例えば、行デコーダ２８は、１タームを表現する可能性がある受信されたバイトの値に基づいて、２５６行のうちの１つをアクティブ化する１バイトから２５６への行デコーダであってもよい。００００００００の１バイトタームは、複数の入力導体３７のうち最も上の行に対応し、１１１１１１１１の１バイトタームは、複数の入力導体３７のうちの最も下の行に対応してもよい。したがって、異なる入力導体３７は、どのタームがデータストリーム１２から受信されるかに依存して選択されてもよい。異なるタームが受信されると、行デコーダ２８は、前のタームに対応する行を非アクティブ化し、新規タームに対応する行をアクティブ化してもよい。

検出アレイ３４は、検索基準を完全にもしくは部分的に充足することを示す信号を集約モジュール２４に対して出力する検出バス３８に結合してもよい。アクティブ化ルーティングマトリクス３６は、一致した検索基準における検索ターム数に基づいて、フィーチャセル３０を選択的にアクティブ化する、ならびに非アクティブ化してもよい。

集約モジュール２４は、ラッチマトリクス４０、集約ルーティングマトリクス４２、閾値論理マトリクス４４、論理積マトリクス４６、論理和マトリクス４８および初期化ルーティングマトリクス５０を含んでもよい。

ラッチマトリクス４０は、ある検索基準の一部を実施してもよい。例えば、幾つかの正規表現などの幾つかの検索基準は、最初に一致（もしくは複数の一致）が発生したときのみ計算する。ラッチマトリクス４０は、一致が生じたかどうかを記録するラッチを含んでもよい。検索基準が充足されたとき、もしくはそれ以上充足されないと判定された、すなわち、その検索基準が充足されるより前に前の検索タームを再度マッチングさせる必要があるとき、ラッチは初期化の間にクリアされ、動作中に定期的に再初期化されてもよい。

集約ルーティングマトリクス４２は、アクティブ化ルーティングマトリクス３６と類似した機能を果たしてもよい。集約ルーティングマトリクス４２は、検出バス３８における一致を示す信号を受信し、閾値論理マトリクス４４に接続する異なるグループ論理ライン５３へと信号を送信してもよい。集約ルーティングマトリクス４２は、検索基準が充足された、もしくはこれ以上充足されないと判定されたとき、検出アレイ３４の一部をリセットするために、検出アレイ３４へと初期化ルーティングマトリクス５０の出力を送信してもよい。

閾値論理マトリクス４４は、例えば、数を数える（カウントアップする）、または数を逆に数える（カウントダウンする）ように構成された３２ビットカウンタなどの、複数のカウンタを含んでもよい。閾値論理マトリクス４４は、初期カウントでロードされ、認識モジュールによって信号通知された一致時のカウント値から、カウントアップもしくはカウントダウンしてもよい。例えば、閾値論理マトリクス４４は、ある長さの文字列の単語が現れた数を数えてもよい。

閾値論理マトリクス４４の出力は、論理積マトリクス４６に対する入力であってもよい。論理積マトリクス４６は、“積”の結果（例えば、ブール論理における“ＡＮＤ”関数）を選択的に生成してもよい。論理積マトリクス４６は、正方行列として実施され、出力積の数は、閾値論理マトリクス４４からの入力ラインの数と同一であるか、または、論理積マトリクス４６は、出力とは異なる数の入力を有してもよい。結果として生じる積の値は、論理和マトリクス４８に対する出力であってもよい。

論理和マトリクス４８は、和（例えば、ブール論理における“ＯＲ”関数）を選択的に生成してもよい。論理和マトリクス４８もまた、正方行列として実施されるか、または、論理和マトリクス４８は、出力とは異なる数の入力を有してもよい。入力は論理積であるため、論理和マトリクス４８の出力は、論理的な積和（例えば、ブール論理での積和（ＳＯＰ）形）であってもよい。論理和マトリクス４８の出力は、初期化ルーティングマトリクス５０によって受信されてもよい。

初期化ルーティングマトリクス５０は、集約ルーティングマトリクス４２を介して、検出アレイ３４および集約モジュール２４の一部をリセットしてもよい。初期化ルーティングマトリクス５０は、正方行列として実装されるか、または、初期化ルーティングマトリクス５０は、出力とは異なる数の入力を有してもよい。初期化ルーティングマトリクス５０は、論理和マトリクス４８からの信号に応じて、例えば、検索基準が充足されたとき、または、検索基準がこれ以上充足されないと判定されたとき、パターン認識プロセッサ１４の他の部分を再初期化してもよい。

集約モジュール２４は、閾値論理マトリクス４４、集約ルーティングマトリクス４２、および論理和マトリクス４８の出力を受信する出力バッファ５１を含んでもよい。集約モジュール２４の出力は、出力バッファ５１から出力バス２６上のＣＰＵ２０（図１）へと伝送されてもよい。幾つかの実施形態においては、出力マルチプレクサは、これらのコンポーネント４２、４４および４８からの信号を多重化し、基準を充足したことを示す信号、もしくは検索タームの一致を示す信号をＣＰＵ２０（図１）へと出力してもよい。他の実施形態においては、パターン認識プロセッサ１４からのリザルトは、出力マルチプレクサを介して信号を伝送することなく報告されてもよいが、このことは、本明細書で記述されたあらゆる他の特性が省略される可能性がないことを示唆するものではない。例えば、閾値論理マトリクス４４、論理積マトリクス４６、論理和マトリクス４８もしくは初期化ルーティングマトリクス５０からの信号は、出力バス２６上をパラレルにＣＰＵへと伝送されてもよい。

図３は、検索タームセル５４として本明細書で称されるコンポーネントである、検索タームアレイ３２（図２）における単一のフィーチャセル３０の一部を示す。検索タームセル５４は、出力導体５６および複数のメモリセル５８を含んでもよい。各メモリセル５８は、出力導体５６および複数の入力導体３７の中の導体の一つの両方へと結合されてもよい。入力導体３７が選択されるのに応じて、各メモリセル５８は、格納された値を示す値を出力し、出力導体５６を介してデータを出力する。幾つかの実施形態においては、複数の入力導体３７は“ワード線”と称され、出力導体５６は“データ線”と称されてもよい。

メモリセル５８は、種々のタイプのメモリセルのうちのいずれを含んでもよい。例えば、メモリセル５８は、トランジスタとキャパシタを有するダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）セルなどの揮発性メモリであってもよい。トランジスタのソースおよびドレインは、其々、キャパシタのプレートおよび出力導体５６へと接続され、トランジスタのゲートは入力導体３７のうちの一つへと接続されてもよい。揮発性メモリの別の実施例においては、各メモリセル５８は、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）セルを含んでもよい。ＳＲＡＭセルは、入力導体３７の一つによって制御されるアクセストランジスタによって、出力導体５６へと選択的に結合された出力を有してもよい。メモリセル５８は、相変化メモリ（例えば、オボニック（ｏｖｏｎｉｃ）デバイス）、フラッシュメモリ、シリコン・酸化物・窒化物・酸化物・シリコン（ＳＯＮＯＳ）メモリ、磁気抵抗メモリもしくは他のタイプの不揮発性メモリなどの不揮発性メモリをも含んでもよい。メモリセル５８は、フリップフロップ、例えば、論理ゲートによって形成されたメモリセルをも含んでもよい。

図４および図５は、検索タームセル５４の一実施例の動作を示す。図４は、セルの検索タームに一致しないタームを受信する検索タームセル５４を示し、図５は、セルの検索タームに一致するタームを受信する検索タームセル５４を示す。

図４によって示されるように、検索タームセル５４は、メモリセル５８にデータを格納することによって、一つ以上のタームを検索するように構成されてもよい。メモリセル５８は、例えば図３において、データストリーム１２が提示する可能性のあるタームを各々表し、各メモリセル５８は文字“ａ”で開始し、数字“９”で終了する単一の文字もしくは数字を表す。検索タームを充足するタームを表すメモリセル５８は、第一の値を格納するようにプログラムされ、検索タームを充足するタームを表していないメモリセル５８は、異なる値を格納するようにプログラムされてもよい。示された実施例においては、検索タームセル５４は、文字“ｂ”を検索するように構成される。“ｂ”を表すメモリセル５８は、１もしくは論理的なハイを格納し、“ｂ”を表していないメモリセル５８は、０、もしくは論理的なロウを格納するようにプログラムされてもよい。

データストリーム１２からのタームを検索タームと比較するために、行デコーダ２８は、受信されたタームを表すメモリセル５８に結合された入力導体３７を選択してもよい。図４においては、データストリーム１２は、小文字の“ｅ”を示す。このタームは、８ビットＡＳＣＩＩコード形式でデータストリーム１２によって示され、行デコーダ２８は、行アドレスとしてこのバイトを解釈し、導体６０に電圧を印加することによって、導体６０上に信号を出力する。

それに応じて、導体６０によって制御されるメモリセル５８は、メモリセル５８が格納するデータを示す信号を出力し、その信号は出力導体５６によって伝送されてもよい。この場合には、文字“ｅ”は、検索タームセル５４によって特定されたタームのうちの一つではないため、検索タームとは一致せず、検索タームセル５４は０値を出力し、それは一致が見つからなかったことを示している。

図５においては、データストリーム１２は、文字“ｂ”を示す。再度、行デコーダ２８はこのタームをアドレスとして解釈し、行デコーダ２８は導体６２を選択してもよい。それに応じて、文字“ｂ”を表すメモリセル５８は、格納された値を出力し、この場合には、それは１であり、一致を示している。

検索タームセル５４は一度に一つ以上のタームを検索するように構成されてもよい。複数のメモリセル５８は、１を格納するようにプログラムされ、一つ以上のタームと一致する検索タームを特定する。例えば、小文字“ａ”および大文字“Ａ”を表すメモリセル５８は、１を格納するようにプログラムされ、検索タームセル５４は、いずれかのタームを検索してもよい。別の実施例においては、検索タームセル５４は、いかなる文字が受信された場合にも一致を出力するように構成されてもよい。全メモリセル５８は、１を格納するようにプログラムされてもよく、検索タームセル５４は、検索基準におけるワイルドカードタームとして機能してもよい。

図６−図８は、例えば一単語など複数ターム検索基準に従って検索する認識モジュール２２を示す。具体的には、図６は一単語の最初の文字を検出する認識モジュール２２を示し、図７は、第二の文字の検出を示し、図８は、最後の文字の検出を示す。

図６によって示されるように、認識モジュール２２は、単語“ｂｉｇ”を検索するように構成されてもよい。３個の隣接するフィーチャセル６３、６４および６６が示される。フィーチャセル６３は、文字“ｂ”を検出するように構成される。フィーチャセル６４は、文字“ｉ”を検出するように構成される。フィーチャセル６６は、文字“ｇ”を検出し、検索基準が充足されたことを示すように構成される。

図６は、検出アレイ３４のさらなる詳細をも示す。検出アレイ３４は、各フィーチャセル６３、６４および６６における検出セル６８を含んでもよい。各検出セル６８は、上述されたタイプのメモリセルのうちの一つ（例えば、フリップフロップ）のような、メモリセル７０を含んでもよく、メモリセル７０は、フィーチャセル６３、６４もしくは６６がアクティブか非アクティブかを示す。検出セル６８は、両方の検出セルがアクティブであり、一致を示す関連付けられた検索タームセル５４から信号を受信したかどうかを示す信号を、アクティブ化ルーティングマトリクス３６へと出力するように構成されてもよい。非アクティブなフィーチャセル６３、６４および６６は、一致を無視してもよい。各検出セル６８は、メモリセル７０および出力導体５６からの入力を有する、ＡＮＤゲートを含んでもよい。ＡＮＤゲートの出力は、検出バス３８およびアクティブ化ルーティングマトリクス３６の両方へ、またはそのどちらか一方へと送信されてもよい。

今度は、アクティブ化ルーティングマトリクス３６は、検出アレイ３４におけるメモリセル７０へと書き込むことによって、フィーチャセル６３、６４および６６を選択的にアクティブ化してもよい。アクティブ化ルーティングマトリクス３６は、検索基準ならびに次にどの検索タームがデータストリーム１２において検索されるかに従って、フィーチャセル６３、６４もしくは６６をアクティブ化してもよい。

図６においては、データストリーム１２は文字“ｂ”を示す。それに応じて、各フィーチャセル６３、６４および６６は、その出力導体５６上に信号を出力し、文字“ｂ”を表す導体６２に接続されたメモリセル５８に格納された値を示す。検出セル５６は、その後、一致を示す信号を受信したかどうか、ならびに検出セル５６がアクティブかどうかを各々決定してもよい。フィーチャセル６３は文字“ｂ”を検出するように構成され、そのメモリセル７０によって示されるようにアクティブであるため、フィーチャセル６３における検出セル６８は、アクティブ化ルーティングマトリクス３６へと信号を出力して、検索基準のうちの第一の検索タームが一致したことを示す。

図７によって示されるように、第一の検索タームが一致した後、アクティブ化ルーティングマトリクス３６は、検出セル６８におけるメモリセル７０へと１を書き込むことによって、次のフィーチャセル６４をアクティブ化してもよい。次のタームが第一の検索タームを充足する場合（例えば、タームのシーケンス“ｂｂｉｇ”が受信された場合）アクティブ化ルーティングマトリクス３６はフィーチャセル６３のアクティブ状態を維持してもよい。検索基準のうちの第一の検索タームは、データストリーム１２が検索される時間のうちの一部もしくは実質的に全期間の間、アクティブ状態に維持されてもよい。

図７においては、データストリーム１２は認識モジュール２２へ文字“ｉ”を出力する。それに応じて、各フィーチャセル６３、６４および６６は、その出力導体５６上に信号を出力し、文字“ｉ”を表す導体７２へと接続されたメモリセル５８に格納された値を示す。検出セル５６は、その後、一致を示す信号を受信したかどうか、ならびに検出セル５６がアクティブかどうかを各々決定してもよい。フィーチャセル６４は文字“ｉ”を検出するように構成され、メモリセル７０によって示されるようにアクティブであるため、フィーチャセル６４における検出セル６８は、アクティブ化ルーティングマトリクス３６へと信号を出力し、検索基準の次の検索タームが一致したことを示す。

続いて、図８に示されるように、アクティブ化ルーティングマトリクス３６はフィーチャセル６６をアクティブ化してもよい。次のタームを評価する前に、フィーチャセル６４は非アクティブ化されてもよい。フィーチャセル６４は、その検出セル６８によって非アクティブ化され、検出周期の間そのメモリセル７０をリセットするか、または、例えば、アクティブ化ルーティングマトリクス３６はフィーチャセル６４を非アクティブ化してもよい。

図８においては、データストリーム１２は行デコーダ２８へと、ターム“ｇ”を出力し、行デコーダ２８はターム“ｇ”を表す導体７４を選択する。それに応じて、各フィーチャセル６３、６４および６６は、その出力導体５６上に信号を出力し、文字“ｇ”を表す導体７４へと接続されたメモリセル５８に格納された値を示す。検出セル５６は、その後、一致を示す信号を受信したかどうか、ならびに検出セル５６がアクティブかどうかを各々決定してもよい。フィーチャセル６６は文字“ｇ”を検出するように構成され、そのメモリセル７０によって示されるようにアクティブであるため、フィーチャセル６６における検出セル６８は、アクティブ化ルーティングマトリクス３６へと信号を出力し、検索基準の最後の検索タームが一致したことを示す。

検索基準の終わりもしくは検索基準の一部は、アクティブ化ルーティングマトリクス３６もしくは検出セル６８によって識別されてもよい。これらのコンポーネント３６もしくは６８は、そのフィーチャセル６３、６４もしくは６６が検索基準の最終検索タームか検索基準のコンポーネントかを識別するかを示すメモリを含んでもよい。例えば、検索基準は、“ｃａｔｔｌｅ”という単語が二度現れる全ての文を特定し、認識モジュールは、“ｃａｔｔｌｅ”の出現回数を数える集約モジュールへと、文内の各々の“ｃａｔｔｌｅ”の出現を示す信号を出力し、検索基準が充足されたかどうかを判定する。

フィーチャセル６３、６４もしくは６６は幾つかの条件下でアクティブ化されてもよい。フィーチャセル６３、６４もしくは６６は、“常にアクティブ”であってもよく、それは、全検索の間、もしくは実質的に全ての検索の間アクティブ状態のままであることを意味する。常にアクティブなフィーチャセル６３、６４もしくは６６の一実施例は、検索基準の第一のフィーチャセル、例えば、フィーチャセル６３である。

フィーチャセル６３、６３もしくは６６は、“要求されたときアクティブ”であってもよく、それは、幾つかの先行する条件が一致したとき、例えば、検索基準における先行する検索タームが一致したときに、フィーチャセル６３、６４もしくは６６がアクティブであることを意味する。一実施例は、図６−図８におけるフィーチャセル６３によって要求されたときにアクティブであるフィーチャセル６４と、フィーチャセル６４によって要求されたときにアクティブであるフィーチャセル６６である。

フィーチャセル６３、６４もしくは６６は、“自己アクティブ化”されてもよく、それは、一度アクティブ化されればその検索タームが一致している限り、それ自身をアクティブ化することを意味する。例えば、いかなる数のディジットにでも一致した検索タームを有する自己アクティブ化されたフィーチャセルは、文字“ｘ”に到達するまで、文章“１２３４５６ｘｙ”をアクティブ化したままであってもよい。自己アクティブ化されたフィーチャセルの検索タームが一致するたび、自己アクティブ化されたフィーチャセルは検索基準における次のフィーチャセルをアクティブ化してもよい。したがって、常にアクティブなフィーチャセルは、自己アクティブ化するフィーチャセルおよび要求されたときにアクティブなフィーチャセルから形成されてもよい。自己アクティブ化フィーチャセルは、１を格納するメモリセル５８の全てにプログラムされてもよく、各ターム後に要求されたときアクティブなフィーチャセルを繰り返しアクティブ化してもよい。幾つかの実施形態においては、各フィーチャセル６３、６４および６６は、フィーチャセルが常にアクティブかどうかを識別する検出セル６８もしくはアクティブ化ルーティングマトリクス３６におけるメモリセルを含んでもよく、それによって、単一のフィーチャセルから常にアクティブなフィーチャセルを形成する。

図９は、第一の検索基準７５および第二の検索基準７６に従ってパラレルに検索するように構成された認識モジュール２２の一実施例を示す。本実施例においては、第一の検索基準７５は、単語“ｂｉｇ”を識別し、第二の検索基準７６は、単語“ｃａｂ”を識別する。データストリーム１２からの現在のタームを示す信号は、ほぼ同時に各検索基準７５および７６におけるフィーチャセルへと通信されてもよい。各入力導体３７は、検索基準７５および７６の双方へと及ぶ。結果として、幾つかの実施形態においては、検索基準７５および７６の双方は、ほぼ同時に現在のタームを評価してもよい。このことによって、検索基準の評価が加速すると考えられる。他の実施形態は、より多くの検索基準をパラレルに評価するように構成されたより多くのフィーチャセルを含んでもよい。例えば、幾つかの実施形態は、パラレルに動作する１００、５００、１０００、５０００もしくは１００００以上のフィーチャセルを含んでもよい。これらのフィーチャセルは、ほぼ同時に何百、もしくは何千もの検索基準を評価してもよい。

異なる数の検索タームを有する検索基準は、より多くのもしくはより少ないフィーチャセルを検索基準へと割り当てることによって形成されてもよい。単純な検索基準は、フィーチャセルの形式で、複雑な検索基準よりも、より少ないリソースを消費してもよい。このことによって、ほぼ同一の多数のコアを有し、複雑な検索基準を評価するように全て構成されたプロセッサと比較して、パターン認識プロセッサ１４（図２）のコストを低減すると考えられる。

図１０−図１２は、アクティブ化ルーティングマトリクス３６のより複雑な検索基準とフィーチャの一実施例の双方を示す。アクティブ化ルーティングマトリクス３６は、複数のアクティブ化ルーティングセル７８を含んでもよく、アクティブ化ルーティングセル７８のグループは、各フィーチャセル６３、６４、６６、８０、８２、８４および８６に関連付けられてもよい。例えば、各フィーチャセルは、５、１０、２０、５０もしくはそれ以上のアクティブ化ルーティングセル７８を含んでもよい。アクティブ化ルーティングセル７８は、先行する検索タームが一致するとき、検索基準における次の検索タームへとアクティブ化信号を送信するように構成されてもよい。アクティブ化ルーティングセル７８は、同一のフィーチャセル内の隣接するフィーチャセルもしくは他のアクティブ化ルーティングセル７８へとアクティブ化信号を送信するように構成されてもよい。アクティブ化ルーティングセル７８は、どのフィーチャセルが検索基準における次の検索タームに対応するかを示すメモリを含んでもよい。

図１０−図１２に示されるように、認識モジュール２２は、単一の単語を特定する基準よりも複雑な検索基準に従って検索するように構成されてもよい。例えば、認識モジュール２２は、接頭辞８８で開始し、２つの接尾辞９０もしくは９２のうちの一つで終了する単語を検索するように構成されてもよい。示された検索基準は、文字“ｃ”および“ｌ”のシーケンスで開始し、文字シーケンス“ａｐ”もしくは文字シーケンス“ｏｕｄ”のいずれかで終了する単語を特定する。これは、複数の対象表現、例えば、単語“ｃｌａｐ”もしくは単語“ｃｌｏｕｄ”を特定する検索基準の一実施例である。

図１０においては、データストリーム１２は、認識モジュール２２に対して文字“ｃ”を示し、フィーチャセル６３は両方アクティブであり、一致を検出する。それに応じて、アクティブ化ルーティングマトリクス３６は、次のフィーチャセル６４をアクティブ化してもよい。アクティブ化ルーティングマトリクス３６は、フィーチャセル６３が検索基準における第一の検索タームであるとき、フィーチャセル６３のアクティブ状態を維持してもよい。

図１１においては、データストリーム１２は、文字“ｌ”を示し、フィーチャセル６４は、一致を認識してアクティブである。それに応じて、アクティブ化ルーティングマトリクス３６は、第一の接尾辞９０の第一のフィーチャセル６６および第二の接尾辞９２の第一のフィーチャセル８２の双方へとアクティブ化信号を伝送してもよい。他の実施例においては、より多くの接尾辞がアクティブ化されてもよく、または、複数の接頭辞は一つ以上の接尾辞をアクティブ化してもよい。

続いて、図１２においては、データストリーム１２は、認識モジュール２２に対して文字“ｏ”を示し、第二の接尾辞９２のフィーチャセル８２は、一致を認識してアクティブである。それに応じて、アクティブ化ルーティングマトリクス３６は、第二の接尾辞９２の次のフィーチャセル８４をアクティブ化してもよい。フィーチャセル６６が非アクティブになると認められると、第一の接尾辞９０の検索は終了してもよい。図１０−図１２に示されたステップは、文字“ｕ”および“ｄ”へと継続してもよいし、または、接頭辞８８が一致する次の機会まで、検索は停止してもよい。

上述したように、パターン認識プロセッサ１４は、データストリーム１２を処理することが可能である。データストリーム１２は、システム１０により受信されパターン認識プロセッサ１４に供給される複数のデータストリームからのデータを含んでもよい。図１３は、本発明の実施形態に従って複数のデータストリーム９２を受信するシステム１０を示している。図１３に示されるように、データストリーム９２は、一つ以上のデータソース９４から受信されてもよい。例えば、データソース１はデータストリーム１およびデータストリーム２を与え、データソース２はデータストリーム３を与え、データソース４はデータストリーム４を与えてもよい。データソース９４は、ネットワーク９６を介してシステム１０と通信してもよい。パターン認識プロセッサを含むシステム１０は、ネットワークインタフェースカード（ＮＩＣ）９８またはネットワーク９６と通信可能な他の構成部品を含んでもよい。

データソース９４は、システム１０のユーザによりアクセス可能な単一のリソースを、集約して形成する。例えば、データソース９４は、ウェブページに対するリクエストに応答してアクセスされてもよい。このとき、各データソース９４は、例えばウェブページに対するコンテンツや広告などの、そのリクエスト対する異なるサーバ供給データである。あるいは、各データソース９４は、多数のウェブページ、メールサーバ等のサーバ、ファイルサーバ、または任意のアプリケーションサーバ、またはピアツーピアアプリケーションを介して情報にアクセスするワークステーションなどの異なるリソースに独立に対応してもよい。データソース９４がどのリソースに対応するかにかかわらず、データストリーム１，２，３，または４などの任意のデータストリームは、パターン認識プロセッサ１４によって受信され処理されてもよい。上述のように、ストリームは、ウィルス、マルウェア、著作権情報、または関心のある任意の他のデータのために検索されてもよい。

幾つかの実施形態において、ネットワーク９６は、インターネットにおいて一般的な伝送制御プロトコル／インターネットプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）を使用したネットワークであってもよい。そのような実施形態において、データストリーム９２は、ネットワーク９６を介してパターン認識プロセッサ１４に、データパケットとして伝送される。そのような実施形態において、各データストリーム９２からのパケットは、他のデータソースからの他のパケットと混合（すなわち多重化）されてもよい。すなわち、多数のストリーム９２が図示されているが、各データストリームからのパケットは、全てのデータストリーム９２からの連続するパケットの混合されたストリームにおいて装置１０によって受信されるので、どの２つの連続するパケットも１つのデータストリーム９２に属するという保証がない。各データストリーム９２に対するパケットは、順番が特定されずにシステム１０のＮＩＣに到達する。各データストリーム９２のパケットのシーケンスは、データフロー（あるいはまた“セッション”）と称される。データフローは、パターン認識プロセッサ１４によって処理される関連するパケットを参照する。このように、装置１０によって受信される各データストリーム９２に対して１つのデータフローが存在してもよい。あるいは、１つのデータストリームから処理される多数のデータフローが存在してもよい。

各ストリーム、およびパケットのフローは、パターン認識プロセッサ１４によって受信され任意の順番で処理される。ストリーム９２およびデータフローの処理は、１つのデータストリームの処理が一時的に停止されて他のデータストリームにスイッチすることができるというように、インターリーブ（交互処理）される。

各データフローを識別するために、パターン認識プロセッサ１４は、“ＦｌｏｗＩＤ（フローＩＤ）”レジスタ１００を含んでもよい。幾つかの実施形態において、ＦｌｏｗＩＤレジスタは、装置１０の他の構成部分というように、パターン認識プロセッサ１４から分離されしかしアクセス可能なようにされてもよい。ＦｌｏｗＩＤレジスタ１００は、特定のデータフローを識別する任意の数の一意なフロー識別子をストア（蓄積）してもよい。例えば、新しいデータフローを受信したときに、プロセッサ１４は、そのデータフローに一意なフロー識別子を割り当て、そのフロー識別子をレジスタ１００に書き込む。ＦｌｏｗＩＤレジスタ１００は、任意の適切なサイズを有し、そのレジスタ１００のサイズは処理されるべきデータフローの数に基づいて選択されてもよい。例えば、幾つかの実施形態において、そのレジスタ１００は、８ビット（例えば２５６個のフローＩＤを収容可能）、１６ビット（例えば６５，５３６個のフローＩＤを収容可能）、または３２ビット（例えば４，２９４，９６７，２９６個のフローＩＤを収容可能）としてもよい。他の実施形態において、多数のレジスタが、ＦｌｏｗＩＤをストアするために使用されてもよい。

図１４は、本発明の出力に基づくデータストリーム９２の処理と出力を示す。上述のように、パターン認識プロセッサ１４は、データストリーム１、データストリーム２、データストリーム３、およびデータストリーム４のようなデータストリーム９２を受信してもよい。各データストリーム９２からのパケットは、パターン認識プロセッサ１４の異なるデータフロー（すなわち、セッション）として処理される。データストリーム９２からのパケットの受信において、ＦｌｏｗＩＤレジスタ１００は、各データストリーム９２に対する各フローに一意なＦｌｏｗＩＤ（フロー識別子）を割り当てる。例えば、図１４に示されるように、ＦｌｏｗＩＤレジスタ１００は、各データストリーム１，２，３，および４の各データフローに対してそれぞれ、ＦｌｏｗＩＤ１，ＦｌｏｗＩＤ２，ＦｌｏｗＩＤ３，およびＦｌｏｗＩＤ４の値をストアする。

各データフローに対するデータの処理の後、上述のように、パターン認識プロセッサ１４は、対応するリザルトストリーム１０４を出力する。このように、各データストリーム１，２，３，または４に対して、対応するリザルトストリーム１，２，３，および４が、パターン認識プロセッサ１４から出力されてもよい。上述のように、リザルトストリーム１０４は、各データストリーム９２のデータ上で実行される検索および／または任意の他の機能の結果を含んでよい。

パターン認識プロセッサ１４からの出力は、出力バッファ５１（図２）に与えてもよい。上述のように、出力バッファ５１は、図１４に示されるリザルトバッファ２５を含んでよい。リザルトバッファ２５は、ファーストインファーストアウト（ＦＩＦＯ）バッファ１０８、バッファ書込み制御モジュール１１０、バッファ読出し制御モジュール１１２、およびバッファ設定モジュール１１４を含んでよい。リザルトバッファ２５は、パターン認識プロセッサ１４の一部として（例えば、シリコンの同じ本体上に）一体に形成されてもよい。あるいは、それを分離された構成部分としてもよい。リザルトバッファ２５は、リザルトストリーム１，２，３，および４を伝送する上りリザルトバス１１６を介して、パターン認識プロセッサ１４からリザルトデータを受信してもよい。そして、リザルトバッファ２５は、下りリザルトバス１１８を介してＣＰＵ２０（図１）にリザルトデータを出力してよい。

ＦＩＦＯバッファ１０８は、複数のレコード１２０をストアするように構成することができる。各レコード１２０は、リザルトデータ、例えば、基準の充足に関連するデータをストアしてよい。各レコード１２０は、１つの基準の充足の１つのインスタンスに対応する。あるいは、基準の充足に関連するデータが、幾つかのレコード１２０、例えば幾つかの隣接するさもなければ連続するレコード１２０にストアされてもよい。リザルトデータは、どの基準が充足されたか、基準を充足するそれぞれのデータストリームからのタームの連なり、基準を充足するそれぞれのデータストリームの位置を指し示すタームカウント（例えばビットカウント）、または基準を満たすデータストリームの部分が受信されている間の期間のようなデータを含んでよい。ＦＩＦＯバッファ９４の各レコードはまた、ステータス情報、管理情報等の任意の他の情報を含んでよい。

バッファ２５にストアされたリザルトデータが特定のデータストリーム９２に関連することを保証するために、リザルトバッファ２５の各レコード１２０は、リザルトデータとそのリザルトに関連するデータストリーム９２に対する関連するフロー識別子をストアしてよい。例えば、ＦＩＦＯバッファ１０８中の第１番目のレコードは、ＦｌｏｗＩＤ４とデータストリーム４に関連するリザルトデータを含んでよい。同様に、バッファ１０８中の第２番目のレコード１２４は、ＦｌｏｗＩＤ３とデータストリーム９２３に関連するリザルトデータ３を含んでよい。この方法において、ＦＩＦＯバッファ１０８の各レコード１２０は、バッファ２５の任意の下り構成要素がバッファ２５から受信されるリザルトデータをデータストリーム９２のそれぞれの１つであると識別できるように、対応するフロー識別子を含んでよい。

バッファ書込み制御モジュール１１０は、上りリザルトバス１１６からのどのデータがＦＩＦＯバッファ１０８中の１つのレコード１２０に書き込まれるかを制御するように構成してよい。バッファ書込み制御モジュール１１０は、１つの基準が充足される毎にまたはリザルトデータが新しいレコードに書き込まれる毎にインクリメントまたはデクリメントするカウンタを含んでよい。バッファ書込み制御モジュールはまた、どのレコード１２０が最も最近にＣＰＵ２０に出力されたかを指し示すメモリを含んでよい。そして、バッファ書込み制御モジュール１１０は、上りリザルトバス１１６からのデータを、既にＣＰＵ２０に伝達されたデータを含むレコード１２０に書き込むように構成してもよい。

同様に、バッファ読出し制御モジュール１１２は、どのレコード１２０がＦＩＦＯバッファ１０８から読み出されていない最も古いレコードであるかを指し示すように構成してよい。例えば、バッファ読出し制御モジュール１１２は、ＦＩＦＯバッファ１０８からレコードが読み出される毎にインクリメントまたはデクリメントするカウンタを含んでよい。そして、そのカウンタのカウント値は、まだ読まれていない最も古いレコード１２０を識別してよい。バッファ読出し制御モジュール１１２は、ＣＰＵ２０からリードコマンド信号１２６を受信し、ＦＩＦＯバッファ１０８に最も古く読まれていないレコード１２０によりストアされたデータを出力させることにより、そのリードコマンドに応答するように構成してよい。

図１５は、パターン認識プロセッサ１４の実施形態における多数のデータフローを処理するプロセス２００を示すフローチャートである。上述のように、装置１０のパターン認識プロセッサ１４は、装置１０のＮＩＣ９８により受信されたようなときに、データストリーム１に対応できる第１番目のデータフローのデータパケットを受信してよい（ブロック２０２）。パターン認識プロセッサ１４は、その第１番目のデータフローにフローＩＤを割り当て、そのフローＩＤをＦｌｏｗＩＤレジスタ１００に書き込む（ブロック２０４）。パターン認識プロセッサ１４はそれで、例えばその第１番目のフローＩＤによって識別されるデータフローであるフロー１に、アクティブフローとしてスイッチし（ブロック２０６）、そしてそのアクティブフローを、１つの基準を充足するためにそのフローを検索するようにして、処理する（ブロック２０８）。

装置１０およびパターン認識プロセッサ１４によって受信される次のパケットが、データストリーム２に対応できる第２番目のデータフローに属する。パターン認識プロセッサ１４は、その第２番目のデータフローのパケットを受信して（ブロック２１０）、そしてその第２番目のデータフローに対して第２番目のフローＩＤを割り当て（ブロック２１２）、そのフローＩＤをＦｌｏｗＩＤレジスタ１００に書き込んでよい。その到来したパケットは他のデータフローに属するため、パターン認識プロセッサ１４は、その第２番目のデータフローのパケットを検索するようにスイッチする。パターン認識プロセッサ１４は、アクティブフロー、例えば第１番目のフローＩＤを有する第１番目のデータフローの処理を一時中止し、そのアクティブフローの中間結果をストアする（ブロック２１４）。プロセッサ１４はそれで、アクティブフローとして第２番目のデータフローにスイッチし（ブロック２１６）、そして新しいアクティブフロー、例えば第２番名のフローＩＤを有する第２番目のデータフローを処理する。

データフローのスイッチングは、他の１つのデータフローに対する他のパケットが受信されたときはいつでも実行されてよい。例えば、プロセル２００において、第１番目のデータフロー、Ｆｌｏｗ１の他のデータバッファ５５７が受信される（ブロック２２２）。プロセッサ１４は、現在のアクティブフロー、すなわち、Ｆｌｏｗ２の処理を一時中止し、Ｆｌｏｗ１の処理にスイッチする。プロセッサ１４は、他の１つのデータフローの追加のパケットが受信されるまで、Ｆｌｏｗ１の処理を継続する。

上述したように、Ｆｌｏｗ１、Ｆｌｏｗ２、または両方の処理が完了した後、各データフローに対するリザルトデータは、リザルトバッファ２５に出力される（ブロック２２４）。Ｆｌｏｗ１に対するリザルトデータは、Ｆｌｏｗ１に対するＦｌｏｗＩＤと同様に、バッファ２５に出力され、ＦＩＦＯバッファ１０８にストアされてよい。同様に、Ｆｌｏｗ２に対するリザルトデータと対応するＦｌｏｗＩＤは、バッファ２５に出力され、ＦＩＦＯバッファ１０８にストアされてよい。上述のプロセス２００は、任意の数のデータフロー、例えば装置１０によって受信されパターン認識プロセッサ１４によって処理されるデータストリームに対して実行されてよい。１つのデータフローからそれぞれ到来するパケットは、１つの新たなフローＩＤが割り当てられ、プロセッサ１４はそのデータフローを処理するためにスイッチする。

本発明は、種々の改変および代替形式を受け入れる余地があるが、本明細書では、例示の目的のために、具体的な実施形態が図面において示され、詳細に説明されてきた。しかしながら、本発明は、開示された特定の形式に限定されることを意図されるものではないことを理解されたい。それよりもむしろ、本発明は、以下に添付された請求項によって定義されるような、本発明の趣旨および範囲内にある全ての改変、均等物および代替物を包含するものである。

Claims (31)

1. 複数のデータフローを受信し、前記複数のデータフローの異なるデータフローの処理をインタリーブするように構成され、前記データフローに含まる単語の文字の種類を行、複数の検索基準を列としたマトリクスで構成され、複数の検索基準についてパラレルにパターンの検索を行なうパターン認識プロセッサと、
   前記パターン認識プロセッサによりアクセス可能であって複数の識別子をストアするように構成され、各識別子が前記パターン認識プロセッサにより受信される前記複数のデータフローの１つのそれぞれに対応するレジスタと、
   を含むシステム。
2. フローのリザルトデータおよび前記フローに対応する識別子をストアするように構成されるバッファを含む、
   ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
3. 前記レジスタは、８ビットレジスタ、１６ビットレジスタ、または３２ビットレジスタのうちの１つを含む、
   ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
4. 前記複数のフローを与えるように構成される複数のデータソースを含む、
   ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
5. 前記複数のデータソースのそれぞれは、データを与えるように構成されるサーバを含む、
   ことを特徴とする請求項４に記載のシステム。
6. 前記複数のフローを与えるように構成される第１のデータソースを含む、
   ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
7. 前記複数のフローを前記パターン認識プロセッサに転送するように構成されるネットワークを含む、
   ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
8. 前記パターン認識プロセッサに結合され前記ネットワークと通信するように構成されるネットワーク装置を含む、
   ことを特徴とする請求項７に記載のシステム。
9. 前記複数のフローは、複数のデータパケットを含む、
   ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
10. 前記レジスタは、前記パターン認識プロセッサの一部として一体で形成される、
    ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
11. 複数のデータフローの処理をインタリーブするように構成され、前記データフローに含まる単語の文字の種類を行、複数の検索基準を列としたマトリクスで構成され、複数の検索基準についてパラレルにパターンの検索を行なうパターン認識プロセッサと、
    前記パターン認識プロセッサによってアクセス可能であって、複数のレコードをストアするように構成され、各レコードはリザルトデータと該リザルトデータを前記複数のデータフローのうちの１つに関連付ける識別子をストアするように構成されるバッファと、
    を含むことを特徴とする装置。
12. 前記バッファは、ファーストインファーストアウト（ＦＩＦＯ）バッファを含む、
    ことを特徴とする請求項１１に記載の装置。
13. 前記バッファは、前記リザルトデータを前記複数のレコードに書き込むように構成される書込み制御モジュールと、前記複数のレコードからデータを読み出すように構成される読出し制御モジュールとを含む、
    ことを特徴とする請求項１１に記載の装置。
14. 前記バッファは、前記パターン認識プロセッサの一部として一体に形成される、
    ことを特徴とする請求項１１に記載の装置。
15. 前記バッファは、前記パターン認識プロセッサから分離される、
    ことを特徴とする請求項１１に記載の装置。
16. 前記複数のレコードのそれぞれは、１つの基準の充足を含むリザルトデータをストアする、
    ことを特徴とする請求項１１に記載の装置。
17. 前記複数のレコードのうちの２つ以上のシーケンシャルレコードが、１つの基準の充足を含むリザルトデータをストアする、
    ことを特徴とする請求項１１に記載の装置。
18. 前記リザルトデータは、１つの基準の充足、１つの検索基準を充足する前記複数のデータフローのうちの１つからのタームのシーケンス、１つの基準を充足する前記複数のデータフローのうちの１つの部分を識別する識別子、前記複数のデータフローのうちの１つの部分が１つの基準を充足する期間、またはこれらの任意の組合せを含む、
    ことを特徴とする請求項１１に記載の装置。
19. 複数のデータフローの処理をインタリーブするように構成され、前記データフローに含まる単語の文字の種類を行、複数の検索基準を列としたマトリクスで構成され、複数の検索基準についてパラレルにパターンの検索を行なうパターン認識プロセッサのよって行なわれるデータ処理方法であって、
    データフローを受信し、
    前記複数のデータフローのインタリーブされた処理を容易にするために前記データフローに識別子を割り当て、
    レジスタに前記識別子を書き込み、
    検索基準に従って前記データフローを検索して検索結果を生成する、
    ことを特徴とするデータ処理方法。
20. 前記検索結果および前記識別子をバッファにストアする、
    ことを特徴とする請求項１９に記載のデータ処理方法。
21. 第２のデータフローを受信し、該第２のデータフローに第２の識別子を割り当て、該第２の識別子を前記レジスタに書き込む、
    ことを特徴とする請求項１９に記載のデータ処理方法。
22. 前記第２のデータフローを検索して第２の検索結果を生成する、
    ことを特徴とする請求項２１に記載のデータ処理方法。
23. 前記第２の検索結果および前記第２の識別子をバッファにストアする、
    ことを特徴とする請求項２２に記載のデータ処理方法。
24. 前記データフローの検索を一時中止し、前記検索の結果をストアする、
    ことを特徴とする請求項１９に記載のデータ処理方法。
25. ストア結果が、前記データフローによって充足される検索基準を識別するストアデータを含む、
    ことを特徴とする請求項２０に記載のデータ処理方法。
26. 複数のデータフローの処理をインタリーブするように構成され、前記データフローに含まる単語の文字の種類を行、複数の検索基準を列としたマトリクスで構成され、複数の検索基準についてパラレルにパターンの検索を行なうパターン認識プロセッサによって行なわれる方法であって、
    第１のデータフローのパケットを検索して第１の検索結果を生成し、前記第１のデータフローは、第１のフロー識別子を割り当てられて、アクティブフローとして識別され、
    第２のデータフローのパケットを受信し、
    前記第２のデータフローに対して第２のフロー識別子を割り当て、
    前記第１および第２のデータフローの処理をインタリーブするために、アクティブフローとして、前記第２のデータフローにスイッチし、
    前記第２のデータフローのパケットを検索する、
    ことを特徴とする方法。
27. 前記第２のデータフローにアクティブフローとしてスイッチする前に、前記第１の検索結果をストアする、
    ことを特徴とする請求項２６に記載の方法。
28. 前記第１のフロー識別子を、パターン認識プロセッサによってアクセス可能なレジスタに書き込む、
    ことを特徴とする請求項２６に記載の方法。
29. 前記第２のフロー識別子を、パターン認識プロセッサによってアクセス可能なレジスタに書き込む、
    ことを特徴とする請求項２６に記載の方法。
30. 前記第１のフロー識別子を、パターン認識プロセッサによってアクセス可能なレジスタから読み出す、
    ことを特徴とする請求項２６に記載の方法。
31. 前記第２のフロー識別子を、パターン認識プロセッサによってアクセス可能なレジスタから読み出す、
    ことを特徴とする請求項２６に記載の方法。