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oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00185139 2025-01-20T03:03:05Z 1164:2036:9343:9344

マルチFPGAボードによるRecurrent Neural Networkの高速化 山内, 脩吾 武者, 千嵯 工藤, 知宏 天野, 英晴 Yugo, Yamauchi Kazusa, Musha Tomohiro, Kudoh Hideharu, Amano ニューラルネットワーク NEDO プロジェクト 「省電力 AI エンジンと異種エンジン統合クラウドによる人工知能プラットフォーム」 では，GPU と FPGA を多数をサーキットスイッチング方式で接続，深層学習，AI アプリケーションのクラウド上での高速化，省電力を目的とする．本稿では仕様が決定し試作機が製造されている FPGA ノード FiC-SW1 を紹介，これを複数用いて Recurrent Neural Network (RNN) の一種 Long Short Term Memory (LSTM) の高速化を検討する．LSTM はここ 2，3 年翻訳や画像説明など高精度な AI モデルに採用され，FPGA でも GPU に競合する計算性能，それを上回る電力性能を達成できる．通信に強い FiC - SW1 ボードの特性を活かし複数 FPGA 上での LSTM 推論高速化を課題とした．複数 FPGA 上の LSTM 推論の実装を，並列化のためのタスク分割，実装，通信，ネットワークの変更によって検討する．評価の結果 9 ノードにおいてマルチ CPU 実装に比べて最大 433 倍，65 ノードの tree トポロジで最大 1907 倍の性能となることがわかった． technical report 情報処理学会 2018-01-11 application/pdf 研究報告システムとLSIの設計技術（SLDM） 1 2018-SLDM-182 1 6 2188-8639 AA11451459 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/185139/files/IPSJ-SLDM18182001.pdf jpn