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アイテム
リニアアレイ型CGRA向けCGN実装方法の検討と評価
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/227104
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2271042284d0eb-c699-40ac-888f-90b04451493e
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-ARC23254027.pdf (993.1 kB)
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Copyright (c) 2023 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
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| ARC:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2023-07-27 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | リニアアレイ型CGRA向けCGN実装方法の検討と評価 | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 奈良先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 奈良先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科 | ||||||||||
| 著者名 |
金, 道鉉
× 金, 道鉉
× 中島, 康彦
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | GCN はグラフデータを分析するためのニューラルネットワークモデルの一種である．GCN は，分子やタンパク質の作用予測や，商品データの分析など，グラフ化可能な様々な場面で活用されている．GCN のための様々なアクセラレータが開発されているが，プログラマビリティが低く，他のモデルでの使用は困難な場合がある．CGRAは，専用アクセラレータとは違い，他モデル，他アルゴリズムの駆動が可能であり，プログラミング可能でありながらデータを演算ユニットに直接引き渡すことから高電力効率の達成が可能であるとされている．本研究では，GCN の主な演算である疎行列-密行列積 (SpMM) をリニアアレイ型 CGRA の IMAX2 での実装方法を検討し，性能評価を行った．その結果，GCN に用いられるグラフデータに近い形の疎行列において，GPU 等に比べ高い面積対性能を達成し， GCN が IMAX2 において高効率に動作する可能性を示せた． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN10096105 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告システム・アーキテクチャ（ARC） 巻 2023-ARC-254, 号 27, p. 1-5, 発行日 2023-07-27 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8574 | |||||||||
| 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 | |||||||||
