@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00214626,
 author = {大内, 佑一朗 and 吉田, 明正},
 book = {第83回全国大会講演論文集},
 issue = {1},
 month = {Mar},
 note = {物体検出のディープラーニングに用いられる畳み込みニューラルネットワーク（CNN）では多くの行列計算が行われており，学習時間を短縮するためには行列計算の高速化が不可欠である．行列計算の高速化には，GPUの活用が広く行われているが，さらなる速度向上を実現するためには，単精度浮動小数点数FP32の代わりに，半精度浮動小数点数FP16を利用して，GPUの演算性能を高めることが挙げられる．加えて，Tensorコアを活用することにより，行列計算の高速化が可能になる．そこで本手法では，FP16およびTensorコアを利用するCUDAプログラムを開発しており，CNNの行列計算部分に適用した． NVIDIA Quadro RTX 6000上で行った性能評価の結果，提案手法の有効性が確認された．},
 pages = {25--26},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {畳み込みニューラルネットワークの行列計算におけるTensorコアを用いた並列処理},
 volume = {2021},
 year = {2021}
}