WEKO3
アイテム
マルチGPU上での畳み込みニューラルネットワークにおけるモデル分割配置
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/225151
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/22515125c842b8-1c9d-41d2-b11d-d7b77f1d9e4b
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-HPC23188007.pdf (184.2 kB)
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Copyright (c) 2023 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 | 2023-03-09 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | マルチGPU上での畳み込みニューラルネットワークにおけるモデル分割配置 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 機械学習 | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 明治大学大学院先端数理科学研究科 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 明治大学大学院先端数理科学研究科／明治大学総合数理学部ネットワークデザイン学科 | ||||||||||
| 著者名 |
綿貫, 幸
× 綿貫, 幸
× 吉田, 明正
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | CNN による画像認識をはじめとする深層学習は，精度向上のために大量データによる学習やモデル大規模化が必要とされ，学習時間の長時間化が課題となる．マルチ GPU 環境における並列処理手法としては，データを分割して GPU に割り当てるデータ並列と，学習モデルをステージに分割して GPU に割り当てるモデル並列のアプローチがある．本研究では，CNN による画像認識においてモデル並列を採用し，各 GPU に複数のステージを割り当て，マルチ GPU 環境での高速化を図る．CIFAR-10 を用いた画像分類 CNN のマルチ GPU 向け並列プログラムを CUDA と OpenMP を用いて実装し，NVIDIA Tesla K80 搭載サーバ上で性能評価を行ったところ，提案手法の有効性が確認された． | |||||||||
| 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 2023-HPC-188, 号 7, p. 1-6, 発行日 2023-03-09 |
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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 | |||||||||
