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アイテム
CUDAを用いたグローバルメモリアクセスの削減によるSpiking Neural Networkシミュレーションの高速化
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/228845
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/228845ee347bdf-6809-4451-a5a0-e08bbf70f4ab
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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2025年10月31日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, SLDM:会員:¥0, DLIB:会員:¥0 |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
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公開日 | 2023-10-31 | |||||||||
タイトル | ||||||||||
タイトル | CUDAを用いたグローバルメモリアクセスの削減によるSpiking Neural Networkシミュレーションの高速化 | |||||||||
言語 | ||||||||||
言語 | jpn | |||||||||
キーワード | ||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||
主題 | ポスター | |||||||||
資源タイプ | ||||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||
資源タイプ | technical report | |||||||||
著者所属 | ||||||||||
近畿大学大学院総合理工学研究科 | ||||||||||
著者所属 | ||||||||||
近畿大学理工学部電気電子通信工学科 | ||||||||||
著者名 |
有山, 響
× 有山, 響
× 武内, 良典
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論文抄録 | ||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||
内容記述 | 近年,IoT の普及に伴い低消費電力で稼働する機械学習モデルが必要とされているが主流モデルの人工ニューラルネットワーク(ANN)は学習に高い消費電力を要する.これを解決するモデルの一つがスパイキングニューラルネットワーク(SNN)であり,シナプスにおける情報伝達をスパイクという信号を用いることにより,低消費電力化を実現している.現在,SNN の課題として挙げられている一つに学習時間の遅さがある.本研究では GPU プログラム開発環境である CUDA を用いることで,SNN における学習時間の改善を検討する. | |||||||||
書誌レコードID | ||||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
収録物識別子 | AA11451459 | |||||||||
書誌情報 |
研究報告システムとLSIの設計技術(SLDM) 巻 2023-SLDM-203, 号 10, p. 1-2, 発行日 2023-10-31 |
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ISSN | ||||||||||
収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
収録物識別子 | 2188-8639 | |||||||||
Notice | ||||||||||
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||
出版者 | ||||||||||
言語 | ja | |||||||||
出版者 | 情報処理学会 |