◎村上明男・若谷章良（甲南大）

高次元ベクトルの大規模な最近傍探索の手法として，直積量子化を用いた近似最近傍探索がある．この手法は粗量子化と直積量子化の転置インデックスを併用して，探索範囲と計算量を削減する．しかし，大規模なリファレンスデータを対象とした近似最近傍探索では，リアルタイム探索において実用的ではない．一方，近年，GPU(Graphic Processing Unit)の高性能化が進み，汎用プロセッサの性能を大きく超え，それを汎用計算に適用することが注目されている．そこで本稿では，直積量子化における近似最近傍探索においてリファレンスデータの再配置を行い，GPUを用いて並列実行することで探索時間を短縮する手法を提案し，その評価を行う．