RU2016136985A - Архитектура с параллельными процессорами обработки дерева принятия решений - Google Patents

Claims (21)

1. Внутрикристальная аппаратная система количественной оценки дерева принятия решений, содержащая

множество процессоров обработки дерева принятия решений, реализованных в качестве схемы на кристалле, чтобы осуществлять доступ к общему вектору признаков и выполнять одно или более деревьев принятия решений в отношении общего вектора признаков, при этом первый из множества процессоров обработки дерева принятия решений дополнительно выполняет первое из деревьев принятия решений в отношении общего вектора признаков одновременно с выполнением второго из деревьев принятия решений в отношении общего вектора признаков посредством второго из процессоров обработки дерева принятия решений; и

множество кластеров деревьев принятия решений, причем один из кластеров деревьев принятия решений содержит поднаборы процессоров обработки дерева принятия решений, при этом поднаборы процессоров обработки дерева принятия решений выполнены с возможностью выводить количественные показатели на основе результатов выполнения упомянутых одного или более деревьев принятия решений, при этом первый из кластеров деревьев принятия решений выполнен с возможностью подтверждать первые количественные показатели из первого поднабора процессоров обработки дерева принятия решений в первом из кластеров деревьев принятия решений, подтверждать, по меньшей мере, вторые количественные данные из второго из множества кластеров деревьев принятия решений и обрабатывать первые количественные показатели и упомянутые, по меньшей мере, вторые количественные данные, с тем чтобы формировать комбинированные количественные данные.

2. Внутрикристальная аппаратная система количественной оценки дерева принятия решений по п. 1, в которой первый из кластеров деревьев принятия решений дополнительно обрабатывает первые количественные показатели и вторые количественные данные посредством одного из следующего:

добавление первых количественных показателей или суммы первых количественных показателей во вторые количественные данные, с тем чтобы формировать комбинированные количественные данные; или

суммирование первых количественных показателей со вторыми количественными данными, с тем чтобы формировать комбинированные количественные данные.

3. Внутрикристальная аппаратная система количественной оценки дерева принятия решений по п. 1, дополнительно содержащая сеть агрегирования количественных показателей, выполненную с возможностью собирать количественные показатели, выводимые процессорами обработки дерева принятия решений.

4. Внутрикристальная аппаратная система количественной оценки дерева принятия решений по п. 1, дополнительно содержащая одно или более из следующего:

при этом первый из множества кластеров деревьев принятия решений выполнен с возможностью принимать общий набор признаков из второго из кластеров деревьев принятия решений и распространять общий набор признаков в третий из кластеров деревьев принятия решений; и

сеть признаков, соединенную с процессорами обработки дерева принятия решений, чтобы предоставлять общий набор признаков в процессоры обработки дерева принятия решений.

5. Внутрикристальная аппаратная система количественной оценки дерева принятия решений по любому из предшествующих пунктов, в которой упомянутая схема реализуется параллельно в одной или более специализированных или программируемых логических схемах.

6. Способ, содержащий этапы, на которых:

предоставляют общий вектор признаков во множество процессоров обработки дерева принятия решений, реализованных в качестве схемы во внутрикристальной системе количественной оценки дерева принятия решений;

выполняют, посредством множества процессоров обработки дерева принятия решений, множество деревьев принятия решений, посредством ссылки на общий вектор признаков, при этом первый из множества процессоров обработки дерева принятия решений дополнительно выполняет первое из деревьев принятия решений в отношении общего вектора признаков одновременно с выполнением второго из деревьев принятия решений в отношении общего вектора признаков посредством второго из процессоров обработки дерева принятия решений; и

выводят количественные показатели для одного из множества деревьев принятия решений на основе результатов выполнения множества деревьев принятия решений, при этом первый из кластеров деревьев принятия решений выполнен с возможностью подтверждать первые количественные показатели из первого поднабора процессоров обработки дерева принятия решений в первом из кластеров деревьев принятия решений, подтверждать, по меньшей мере, вторые количественные данные из второго из множества кластеров деревьев принятия решений и обрабатывать первые количественные показатели и упомянутые, по меньшей мере, вторые количественные данные, с тем чтобы формировать комбинированные количественные данные.

7 Способ по п. 6, в котором количественные показатели для одного из множества деревьев принятия решений на основе результатов выполнения множества деревьев принятия решений выводятся в сеть агрегирования количественных показателей.

8. Способ по п. 6, в котором общий вектор признаков сохраняется в хранилище признаков, при этом способ дополнительно содержит этапы, на которых параллельно:

загружают другой вектор признаков в хранилище признаков; и

выполняют, посредством по меньшей мере одного из процессоров обработки дерева принятия решений, по меньшей мере одно из множества деревьев принятия решений, причем данное выполнение включает в себя считывание одного или более признаков общего вектора признаков из хранилища признаков.

9. Способ по п. 6, дополнительно содержащий этап, на котором распространяют общий вектор признаков через множество кластеров деревьев принятия решений, причем данное распространение включает в себя этапы, на которых принимают общий вектор признаков из первых соседних кластеров деревьев принятия решений и передают, посредством одного из множества кластеров деревьев принятия решений, вектор признаков во вторые соседние кластеры деревьев принятия решений.

10. Способ по любому из пп. 6-9, в котором упомянутая схема реализуется параллельно в одной или более специализированных или программируемых логических схемах.