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アイテム
TensorコアのAPIの構造解析を用いた拡張ライブラリの開発
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/203863
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/20386378032182-1a6f-4532-82a6-f151abf3062a
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-HPC20173020.pdf (1.1 MB)
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Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2020-03-09 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | TensorコアのAPIの構造解析を用いた拡張ライブラリの開発 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | GPU | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 東京工業大学情報理工学院 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東京工業大学学術国際情報センター | ||||||||||
| 著者名 |
大友, 広幸
× 大友, 広幸
× 横田, 理央
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 近年盛んに研究が行われている深層学習では行列積計算が多く行われ，行列積専用のプロセッサや行列積計算ユニットを持つプロセッサの開発が多く行われている．NVIDIA は Volta アーキテクチャより混合精度行列積計算回路である Tensor コアを GPU に搭載し，その理論性能は 100TFlop/s 以上に達する．Tensor コアを用いるための WMMA（Warp Matrix Multiply Accumulate）API ではメモリ上にある行列データを fragment と呼ばれるレジスタにコピーし Tensor コアに入力する．しかし WMMA API で提供されている関数は機能が限られており，利用目的によっては冗長なメモリアクセスを行うこととなる．そこで本研究では fragment の構造解析を通して WMMA API を用いた場合と比較し高速かつ省メモリに Tensor コアを用いるための拡張ライブラリの開発を行った． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN10463942 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC） 巻 2020-HPC-173, 号 20, p. 1-10, 発行日 2020-03-09 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8841 | |||||||||
| 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 | |||||||||
