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組込み向けGPUを用いた畳み込み演算の高速化に関する検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/204962
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/204962c04afffa-2a9a-4fdd-9755-2046b325f260
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z82-2A-02.pdf (659.5 kB)
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Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||||
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| 公開日 | 2020-02-20 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | 組込み向けGPUを用いた畳み込み演算の高速化に関する検討 | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | コンピュータシステム | |||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 三菱 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 三菱 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 三菱 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 三菱 | ||||||||||||||
| 著者名 |
立見, 駿介
× 立見, 駿介
× 山本, 亮
× 岡田, 尚也
× 小川, 吉大
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 深層学習のモデルの1つである畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、物体検出、物体認識、音声認識など多様な応用において有望な手法であり、組込みにおいても需要がある。CNNは畳み込み演算のために計算量が非常に大きいため、リアルタイム処理を実現するためにGPU活用が検討されており、様々な深層学習向けOSSを用いることでGPU利用による高速化が可能である。しかしながら、OSSを用いる場合、実装先GPUに制限があることや、実装コードの品質保証が難しいことが問題となる。そこで、本発表では、組込み向けGPUに対して畳み込み演算のフルスクラッチ実装を行い、高速化を検討する。 | |||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||||
| 書誌情報 |
第82回全国大会講演論文集 巻 2020, 号 1, p. 3-4, 発行日 2020-02-20 |
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| 出版者 | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||
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Cite as
立見, 駿介, 山本, 亮, 岡田, 尚也, 小川, 吉大, 2020, 組込み向けGPUを用いた畳み込み演算の高速化に関する検討: 情報処理学会, 3–4 p.
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