| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2019-03-10 |
| タイトル |
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タイトル |
マルチFPGAにおける畳み込みニューラルネットワークの実装手法 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Implementation of Training Phase of Convolutional Neural Networks on Multi FPGA |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
機械学習 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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慶應義塾大学 |
| 著者所属 |
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慶應義塾大学 |
| 著者所属 |
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慶應義塾大学 |
| 著者所属 |
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東京大学情報基盤センター |
| 著者所属 |
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慶應義塾大学 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Keio University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Keio University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Keio University |
| 著者所属(英) |
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en |
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The University of Tokyo |
| 著者所属(英) |
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en |
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Keio University |
| 著者名 |
比留間, 葵
山内, 脩吾
武者, 一嵯
工藤, 知宏
天野, 英晴
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| 著者名(英) |
Aoi, Hiruma
Yugo, Yamauchi
Kazusa, Musha
Tomohiro, Kudoh
Hideharu, Amano
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
FiC (Flow-in-Cloud) - SW は深層学習アプリケーション向けの FPGA ベースのスイッチボードである．FiC-SW は他のボードと接続するためのシリアルリンクを有し、回線交換式のネットワークを構築している．本稿では、このようなマルチ FPGA システム上に深層学習の学習機構を実装した．実装では各ボードに重みを利用する処理が 1 つずつ存在するようにし、全結合層部分については入出力を並列に行えるよう複数の演算器を用意する形で並列化を行い、実行時間や電力性能についての評価をとった．その結果、並列化した部分の実行性能は 1166FPS となり、ナイーブな実装の 164 倍の性能を達成した． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10096105 |
| 書誌情報 |
研究報告システム・アーキテクチャ（ARC）
巻 2019-ARC-235,
号 35,
p. 1-6,
発行日 2019-03-10
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8574 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-ARC19235035.pdf (645.2 kB)
