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講演抄録/キーワード
講演名 2016-11-18 15:55
GPGPUによる様々なニューロンモデルのシミュレーションの高速化と計算精度の評価
奥野 舜電通大)・藤田一寿津山高専)・樫森与志喜電通大NC2016-32
抄録 (和) 脳における感覚情報の処理機構を理解するためには実際のニューロンを模した複雑なニューロンモデルから成る大規模なネットワークモデルをシミュレーションする必要がある。しかしながら、このようなシミュレーションは極めて長い計算時間を必要とし、現実的な時間スケールでのコンピュータシミュレーションを行うことはできない。この計算時間の問題を解決するために、我々はGPGPUによる計算時間の短縮に注目し、それはきわめて多くのニューロン数のシミュレーションに有効な方法を与える。本研究では、我々はニューロンモデルに対して計算を並列に実行するGPGPUの計算法を開発した。この方法を用いて、GPGPU計算法がニューロンのシミュレーションの計算時間を優位に減少することを示した。また、単精度と倍精度の計算はほとんど結果に差を生じないことも示した。これらの結果は、単精度でのGPGPU計算が大規模なニューラルネットワークのシミュレーションに対する最も有効な方法であることを示唆する。 
(英) To understand the processing mechanisms of sensory information in the brain, it is necessary to simulate a huge size of network that consists of complicated neuronal model imitating the actual neurons. However, such a simulation requires a very long computation time, failing to perform computer simulation with a realistic time scale. In order to solve the problem of computation time, we focus on the reduction of computation time by GPGPU, providing an efficient method for simulation of huge number of neurons. In this paper, we develop a computational architecture of GPGPU, by which computation of neurons is performed in parallel. Using this architecture, we show that the GPGPU method significantly reduces the computation time of neural simulation. We also show that the simulations with single and double float precision give little significant difference in the results, independently of the neuron models used. These results suggest that the GPGPU calculation with single float precision is most efficient method for simulation of a huge size of neural network.
キーワード (和) GPGPU / 高速化 / 計算制度 / 神経シミュレーション / / / /  
(英) GPGPU / Accelertion / Accuracy evalution / Neural simulation / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 116, no. 313, NC2016-32, pp. 1-6, 2016年11月.
資料番号 NC2016-32 
発行日 2016-11-11 (NC) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード NC2016-32

研究会情報
研究会 MBE NC  
開催期間 2016-11-18 - 2016-11-19 
開催地(和) 東北大学 
開催地(英) Tohoku University 
テーマ(和) BCI/BMIとその周辺, 一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NC 
会議コード 2016-11-MBE-NC 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) GPGPUによる様々なニューロンモデルのシミュレーションの高速化と計算精度の評価 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) GPGPU-accelerated simulation and accuracy evaluation for various neuron models 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) GPGPU / GPGPU  
キーワード(2)(和/英) 高速化 / Accelertion  
キーワード(3)(和/英) 計算制度 / Accuracy evalution  
キーワード(4)(和/英) 神経シミュレーション / Neural simulation  
キーワード(5)(和/英) /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 奥野 舜 / Shun Okuno / オクノ シュン
第1著者 所属(和/英) 電気通信大学 (略称: 電通大)
The University of Electro-Communications (略称: UEC)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 藤田 一寿 / Kazuhisa Fujita / カシモリ ヨシキ
第2著者 所属(和/英) 津山工業高等専門学校 (略称: 津山高専)
National Institute of Technology, Tsuyama College (略称: NIT)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 樫森 与志喜 / Yoshiki Kashimori /
第3著者 所属(和/英) 電気通信大学 (略称: 電通大)
The University of Electro-Communications (略称: UEC)
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講演者
発表日時 2016-11-18 15:55:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NC 
資料番号 IEICE-NC2016-32 
巻番号(vol) IEICE-116 
号番号(no) no.313 
ページ範囲 pp.1-6 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-NC-2016-11-11 


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