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講演抄録/キーワード
講演名 2018-04-19 15:45
[招待講演]NVIDIAのAI用最新GPU技術のご紹介 ~ 伸び悩むDDRメモリーバンド幅への対応 ~
馬路 徹NVIDIA)   エレソ技報アーカイブはこちら
抄録 (和) GPUはムーアの法則による集積度の向上を生かし、現在も年率1.5倍で性能向上を達成している。その性能を生かし各種超並列処理応用に活用されているが、近年特にAI・深層学習への応用が注目されている。その一方で、DDRメモリーバンド幅の向上は伸び悩んでおり、実行性能向上のボトルネックとなりかねない。
本講演ではNVIDIAのAI用GPUの最新技術をご紹介するとともに、伸び悩むDDRのメモリーバンド幅向上に対応するHW、アーキテクチャ、AIソフトウエア等の技術をご説明する。 
(英) (Not available yet)
キーワード (和) GPU / 人工知能 / メモリーバンド幅 / 並列処理 / 深層学習 / ムーアの法則 / /  
(英) GPU / AI / Memory Bandwidth / Parallel Computing / Deep Learning / Moore's Law / /  
文献情報 信学技報
資料番号  
発行日  
ISSN  
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研究会情報
研究会 ICD  
開催期間 2018-04-19 - 2018-04-20 
開催地(和) 機械振興会館 
開催地(英)  
テーマ(和) メモリ技術(深層学習、ニューロモルフィック、セキュリティ)および一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 ICD 
会議コード 2018-04-ICD 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) NVIDIAのAI用最新GPU技術のご紹介 
サブタイトル(和) 伸び悩むDDRメモリーバンド幅への対応 
タイトル(英) Introduction of the Latest GPU Technology for AI 
サブタイトル(英) How to deal with the DDR Memory Band Width Slow Improvement 
キーワード(1)(和/英) GPU / GPU  
キーワード(2)(和/英) 人工知能 / AI  
キーワード(3)(和/英) メモリーバンド幅 / Memory Bandwidth  
キーワード(4)(和/英) 並列処理 / Parallel Computing  
キーワード(5)(和/英) 深層学習 / Deep Learning  
キーワード(6)(和/英) ムーアの法則 / Moore's Law  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 馬路 徹 / Toru Baji / バジ トオル
第1著者 所属(和/英) エヌビディア (略称: NVIDIA)
NVIDIA (略称: NVIDIA)
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講演者 第1著者 
発表日時 2018-04-19 15:45:00 
発表時間 50分 
申込先研究会 ICD 
資料番号  
巻番号(vol) vol.118 
号番号(no) no.10 
ページ範囲  
ページ数  
発行日  


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