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講演抄録/キーワード
講演名 2019-07-26 15:20
分散CNNにおける通信効率化のための圧縮技術の比較検討
新谷隆太中田 尚中島康彦奈良先端大
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抄録 (和) ニューラルネットワークの推論処理に必要な計算量は大きいため、データ取得場所付近ではなく、データセンタに設置された潤沢な計算能力をもつサーバで処理される。しかし、サーバやネットワークスイッチの膨大な消費電力やデータの一極集中によるトラフィック輻輳が問題となる。そこで、将来的に実装されるエッジコンピューティングを用いた分散ニューラルネットワークモデルを想定した。畳み込み層部分の処理をエッジ端末側で処理することにより転送する情報量がセンサデータよりも小さくなる。更に、動画圧縮規格の一つであるH.265/HEVC とbzip2、ランレングス圧縮とゼロ値圧縮を比較するために、圧縮後のファイルサイズと物体認識精度の変化を評価した。また、圧縮・展開にかかる処理時間も調査した。その結果、VGG16 において5 番目のpooling 層でHEVC 圧縮したところ3.5%の圧縮率で認識精度1.1%の低下に抑えられることが判明した。 
(英) Since the amount of calculation required for the inference processing of the neural network is large, it is processed not by the data getting location but by a server with rich calculation capability installed in the data center. However, there is a problem with the huge power consumption of servers and network switches and traffic congestion due to the concentration of data. Therefore, we assumed a distributed neural network model using edge computing to be implemented in the future. By processing the convolutional layer portion on the edge device side, the amount of information transferred becomes smaller than the sensor data. Furthermore, in order to compare H.265 / HEVC and bzip2 which are one of video compression standard, run length compression and zero value compression, We evalueate changes in file size and object recognition accuracy after compression. We also examined the processing time required for compression and expansion. As a result, it was found that when the HEVC compression is performed in the fifth pooling layer in VGG16, a decrease in recognition accuracy of 1.1% can be suppressed at a compression rate of 3.5%.
キーワード (和) 畳み込み層ニューラルネットワーク / エッジコンピューティング / 圧縮 / / / / /  
(英) Convolutional Neural Network / Edge Computing / Compression / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 147, CPSY2019-36, pp. 203-208, 2019年7月.
資料番号 CPSY2019-36 
発行日 2019-07-17 (CPSY, DC) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 CPSY DC IPSJ-ARC  
開催期間 2019-07-24 - 2019-07-26 
開催地(和) 北見市民会館 
開催地(英) Kitami Civic Hall 
テーマ(和) 並列/分散/協調システムとディペンダブルコンピューティングおよび一般 
テーマ(英) Parallel, Distributed and Cooperative Processing Systems and Dependable Computing 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 CPSY 
会議コード 2019-07-CPSY-DC-ARC 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 分散CNNにおける通信効率化のための圧縮技術の比較検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Comparison of Compression Techniques for Communication Efficiency in Distributed CNN 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 畳み込み層ニューラルネットワーク / Convolutional Neural Network  
キーワード(2)(和/英) エッジコンピューティング / Edge Computing  
キーワード(3)(和/英) 圧縮 / Compression  
キーワード(4)(和/英) /  
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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) 新谷 隆太 / Ryuta Shingai / シンガイ リュウタ
第1著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学 (略称: 奈良先端大)
Nara Institute of Science and Technology (略称: Naist)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 中田 尚 / Takashi Nakada / ナカダ タカシ
第2著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学 (略称: 奈良先端大)
Nara Institute of Science and Technology (略称: Naist)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 中島 康彦 / Yasuhiko Nakashima / ナカシマ ヤスヒコ
第3著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学 (略称: 奈良先端大)
Nara Institute of Science and Technology (略称: Naist)
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講演者
発表日時 2019-07-26 15:20:00 
発表時間 30 
申込先研究会 CPSY 
資料番号 IEICE-CPSY2019-36,IEICE-DC2019-36 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.147(CPSY), no.148(DC) 
ページ範囲 pp.203-208 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-CPSY-2019-07-17,IEICE-DC-2019-07-17 


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