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  1. 研究報告
  2. システム・アーキテクチャ(ARC)
  3. 2016
  4. 2016-ARC-221

再構成可能なニューラルネットワークアクセラレータの提案と性能分析

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/172933
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/172933
f384a8f5-1f8c-40c3-bcfb-f174ea49cf20
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-ARC16221037.pdf IPSJ-ARC16221037.pdf (473.7 kB)
Copyright (c) 2016 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2016-08-01
タイトル
タイトル 再構成可能なニューラルネットワークアクセラレータの提案と性能分析
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 ニューラルネット・人工知能
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
電気通信大学
著者所属
電気通信大学
著者所属
名古屋工業大学
著者所属
名古屋工業大学
著者所属
電気通信大学
著者所属
電気通信大学
著者名 大場, 百香

× 大場, 百香

大場, 百香

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三輪, 忍

× 三輪, 忍

三輪, 忍

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進藤, 智司

× 進藤, 智司

進藤, 智司

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津邑, 公暁

× 津邑, 公暁

津邑, 公暁

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八巻, 隼人

× 八巻, 隼人

八巻, 隼人

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本多, 弘樹

× 本多, 弘樹

本多, 弘樹

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 既存のニューラルネットワークアクセラレータは電力効率に優れているものの,特定のニューロンモデルや学習アルゴリズムしかサポートしていないため,人工知能研究者を始めとするさまざまなニューラルネットワークの計算を高速化したいユーザのニーズを満たせていない.そこで我々は,ニューラルネットワークアクセラレータに一般的に必要とされるカスタムロジックに加え,再構成可能ロジックを搭載したニューラルネットワークアクセラレータを開発している.このアクセラレータは,ユーザが再構成可能ロジックに所望の計算アルゴリズムを実装することによって,任意のニューラルネットワーク計算を可能にする.本論文では,上記のアクセラレータのアーキテクチャを提案するとともに,開発中のサイクル・レベルのシミュレータを用いて提案アクセラレータの性能分析を行った結果を報告する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10096105
書誌情報 研究報告システム・アーキテクチャ(ARC)

巻 2016-ARC-221, 号 37, p. 1-8, 発行日 2016-08-01
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8574
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
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Ver.1 2025-01-20 07:33:13.992618
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