| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2021-03-18 |
| タイトル |
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タイトル |
TensorFlowアプリケーション用GPUサーバにおけるNVDIMMの利用可能性の検討 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
機械学習 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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電気通信大学 |
| 著者所属 |
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電気通信大学 |
| 著者所属 |
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電気通信大学 |
| 著者所属 |
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電気通信大学 |
| 著者名 |
松下, 哲也
三輪, 忍
八巻, 隼人
本多, 弘樹
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
GPU サーバによる深層学習では GPU への訓練データ転送を効率よく行うことが学習時間を短縮する上で鍵となる．深層学習フレームワーク TensorFlow には，訓練データ転送と GPU による学習を並列に実行する入力パイプラインがあり，これを利用して高速な学習を行う．入力パイプラインが機能するケースでは，GPU を搭載するホストマシンの処理性能が多少低下したとしても学習時間に与える影響はほとんどない．一方，最近は NVDIMM のような次世代メモリが登場し始めているが，こうした次世代メモリは DRAM よりも大容量で待機電力が少ないもののアクセスレイテンシが大きいことから，その用途はまだ限られている．そこで本研究では，入力パイプラインが機能するための境界条件式を導出し，入力パイプラインが機能するために必要なメモリ性能を明らかにすることによって，TensorFlow アプリケーション用 GPU サーバにおける NVDIMM の利用可能性の検討を行う．評価の結果，2 つのネットワークモデルにおいて，メモリバンド幅 19GB/s，レイテンシ 240ns までのメモリ性能の低下を許容できることがわかった． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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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 2021-SLDM-194,
号 16,
p. 1-6,
発行日 2021-03-18
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8639 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-SLDM21194016.pdf (840.0 kB)
