講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-12-06 10:30
FPGAスイッチボードへの深層学習アプリケーションの実装 ○武者千嵯・Akram Ben Ahmed(慶大)・工藤知宏(東大)・天野英晴(慶大) RECONF2018-40 |
抄録 |
(和) |
FiC(Flow-in-Cloud)-SWは深層学習アプリケーション向けのFPGAベースのスイッチボードである。FiC-SWは他のFiCSWに直接接続するためのシリアルリンクを持ち、FPGA上に実装された回線交換スイッチによって回線交換ネットワークを構成するマルチFPGAシステムとなる。本稿では、このように構築されたマルチFPGAシステム上に深層学習アプリケーションを実装し、実行時間や電力効率の評価を行った。その結果、プラットフォーム全体で最大482GOPS、ワットあたり6.74GOPSの性能を発揮できることがわかった。これにより、最新のFPGAでの研究と同等の電力性能を確保し、なおかつ単一FPGAを超える高い実行性能をマルチFPGAによって達成した。 |
(英) |
FiC (Flow-in-Cloud) -SW is an FPGA-based switch board for deep learning applications. In this paper, we implemented a deep learning application on a multi FiC-SW system, and evaluated execution time and power efficiency. As a result, we achieved the power performance 6.74 GOPS/W as well as the latest FPGA research, and high execution performance 482 GOPS exceeding single FPGA by multi FPGA. |
キーワード |
(和) |
FPGA / マルチFPGA / 深層学習 / / / / / |
(英) |
FPGA / Multi-FPGA / Deep Learning / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 340, RECONF2018-40, pp. 33-38, 2018年12月. |
資料番号 |
RECONF2018-40 |
発行日 |
2018-11-28 (RECONF) |
ISSN |
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) |
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