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畳み込みニューラルネットワークにおける分割モデルのGPUへの割り当て
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229565
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2295651382220f-dc49-4c69-ab33-a74a5f6d8401
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z85-5J-01.pdf (125.5 kB)
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2023-02-16 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 畳み込みニューラルネットワークにおける分割モデルのGPUへの割り当て | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 明大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 明大 | ||||||||||
| 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 | 画像認識をはじめとする多分野で活用される深層学習は，精度向上のために大量のデータによる学習やモデルの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．高い並列処理性能を持つGPUは学習の高速化に活用されており，マルチGPUを用いた効率的な並列処理を実現する手法として，学習モデルを分割して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，代表的な深層学習手法であるCNNに対して，各GPUに複数ステージを割り当てたモデル並列を適用し，マルチGPU環境での高速化を図る．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い，有効性を確認した． | |||||||||
| 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85回全国大会講演論文集 巻 2023, 号 1, p. 65-66, 発行日 2023-02-16 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
