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ハイブリッド並列処理
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235644
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2356443cdcc183-852b-4db5-b4c5-7efbb55a5412
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z86-5J-05.pdf (117.0 kB)
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2024-03-01 | |||||||||
| 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ハイブリッド並列処理 | |||||||||
| 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 | 深層学習は広い分野で活用されているが，性能向上を目的とした訓練データやパラメータの増加により，学習時間の増加が課題となる．そこで，マルチGPUを用いた並列処理による高速化が期待されている．本研究では，マルチGPU環境において各GPUに複数ステージを割り当てるモデル並列と，モデルを複製し複数のバッチを同時に処理するデータ並列を併用したハイブリッド並列処理手法を提案し，深層学習の高速化を図る．性能評価においては，C++による画像分類CNNプログラムを作成し，CUDAとOpenMPを用いて並列処理を実装した．NVIDIA Tesla K80搭載Xeonサーバ上で評価を行った結果，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 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第86回全国大会講演論文集 巻 2024, 号 1, p. 67-68, 発行日 2024-03-01 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
