講演名 2016-05-19
深層畳込みニューラルネットワークに向けたデータ流再構成型演算器アレイアーキテクチャ
安藤 洸太(北大), 折茂 健太郎(北大), 植吉 晃大(北大), 浅井 哲也(北大), 本村 真人(北大),
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抄録(和) 近年、畳込みニューラルネットワーク(CNN)による大規模な機械学習が急速な発展を見せ、主に画像認識の分野で成果を挙げている。CNNは非常に演算量が大きく、旧来のCPUによる逐次処理では膨大な時間を要するため、種々のハードウェアアクセラレータが提案されている。しかしそれらはCNNの二大要素である畳込み層と全結合層の処理内容の差異に起因して汎用性に問題がある。そこで本研究では単純な演算素子を多数並列して広帯域のバスで結び、各処理に応じて制御することで様々なCNNの畳込み層と全結合層の処理に対応できるアクセラレータを提案する。
抄録(英)
キーワード(和) CNN / 畳込みニューラルネットワーク / ニューラルネットワーク / 全結合 / アクセラレータ / 並列処理 / 畳み込みニューラルネットワーク
キーワード(英)
資料番号 RECONF2016-7
発行日 2016-05-12 (RECONF)

研究会情報
研究会 RECONF
開催期間 2016/5/19(から2日開催)
開催地(和) 富士通研究所
開催地(英) FUJITSU LAB.
テーマ(和) リコンフィギャラブルシステム、一般
テーマ(英) Reconfigurable Systems, etc.
委員長氏名(和) 渡邊 実(静岡大)
委員長氏名(英) Minoru Watanabe(Shizuoka Univ.)
副委員長氏名(和) 本村 真人(北大) / 柴田 裕一郎(長崎大)
副委員長氏名(英) Masato Motomura(Hokkaido Univ.) / Yuichiro Shibata(Nagasaki Univ.)
幹事氏名(和) 山田 裕(東芝) / 山口 佳樹(筑波大)
幹事氏名(英) Yutaka Yamada(Toshiba) / Yoshiki Yamaguchi(Univ. of Tsukuba)
幹事補佐氏名(和) 谷川 一哉(広島市大) / 三好 健文(イーツリーズ・ジャパン)
幹事補佐氏名(英) Kazuya Tanikagawa(Hiroshima City Univ.) / Takefumi Miyoshi(e-trees.Japan)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Technical Committee on Reconfigurable Systems
本文の言語 JPN-ONLY
タイトル(和) 深層畳込みニューラルネットワークに向けたデータ流再構成型演算器アレイアーキテクチャ
サブタイトル(和)
タイトル(英)
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) CNN
キーワード(2)(和/英) 畳込みニューラルネットワーク
キーワード(3)(和/英) ニューラルネットワーク
キーワード(4)(和/英) 全結合
キーワード(5)(和/英) アクセラレータ
キーワード(6)(和/英) 並列処理
キーワード(7)(和/英) 畳み込みニューラルネットワーク
第 1 著者 氏名(和/英) 安藤 洸太 / Kota Ando
第 1 著者 所属(和/英) 北海道大学(略称:北大)
Hokkaido University(略称:Hokkaido Univ.)
第 2 著者 氏名(和/英) 折茂 健太郎 / Kentaro Orimo
第 2 著者 所属(和/英) 北海道大学(略称:北大)
Hokkaido University(略称:Hokkaido Univ.)
第 3 著者 氏名(和/英) 植吉 晃大 / Kodai Ueyoshi
第 3 著者 所属(和/英) 北海道大学(略称:北大)
Hokkaido University(略称:Hokkaido Univ.)
第 4 著者 氏名(和/英) 浅井 哲也 / Tetsuya Asai
第 4 著者 所属(和/英) 北海道大学(略称:北大)
Hokkaido University(略称:Hokkaido Univ.)
第 5 著者 氏名(和/英) 本村 真人 / Masato Motomura
第 5 著者 所属(和/英) 北海道大学(略称:北大)
Hokkaido University(略称:Hokkaido Univ.)
発表年月日 2016-05-19
資料番号 RECONF2016-7
巻番号(vol) vol.116
号番号(no) RECONF-53
ページ範囲 pp.29-34(RECONF),
ページ数 6
発行日 2016-05-12 (RECONF)