| 講演名 | 2018-03-08 マルチFPGA上でのGoogLeNet実装 飯塚 健介(慶大), 武者 千嵯(慶大), 天野 英晴(慶大), |
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| 抄録(和) | 高精度な画像認識や，物体検出を実現する畳み込みニューラルネットワーク(CNN: Convolutional Neural Network)は一躍注目されている． CNNは認識精度向上を目指し様々なモデルが提案されているが，計算量が増加する傾向にあり，より効率的な演算処理が求められている． しかし，汎用プロセッサではその要求を満たすことが困難なため，専用のアクセラレータの需要が高まっている．日本でも国立研究開発法人新エネルギー・産業技術開発機構(NEDO)が, 複数のFPGA，GPU，メモリなどの異種ノードを接続した大規模人工知能計算基盤Flow-in-Clowd(FiC)を開発している. FPGAノードは多数の高速リンクが接続され，FiCの高速通信のスイッチングを担う． FiCシステムにおいて主演算を行うのはGPUノードであるが，FPGAノードもスイッチを実装した上で余った計算資源を利用してAIエンジンとしての役割を担うことができる． 本研究ではマルチFPGAシステムにCNNモデルの1つであるGoogLeNetを実装し，評価することで, GoogLeNetの高速化を図るとともに，マルチFPGAシステムの深層学習アクセラレータとしての活用ができるかを検討する． GoogLeNetが持つネットワークモデル特有の計算並列性，畳込み演算の計算並列性を利用したマルチFPGAシステムへの実装を行った結果， シミュレーション上でCPUの約9.1倍の高速化を達成した． |
| 抄録(英) | |
| キーワード(和) | マルチFPGA / 畳み込みニューラルネットワーク / 深層学習アクセラレータ / GoogLeNet |
| キーワード(英) | Multi FPGA / Convolutional Neural Network / Deep learning acceralator / GoogLeNet |
| 資料番号 | CPSY2017-141,DC2017-97 |
| 発行日 | 2018-02-28 (CPSY, DC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CPSY / DC / IPSJ-SLDM / IPSJ-EMB / IPSJ-ARC |
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| 開催期間 | 2018/3/7(から2日開催) |
| 開催地（和） | 隠岐の島文化会館 |
| 開催地（英） | Okinoshima Bunka-Kaikan Bldg. |
| テーマ（和） | 組込み技術とネットワークに関するワークショップ ETNET2018 |
| テーマ（英） | ETNET2018 |
| 委員長氏名（和） | 中野 浩嗣(広島大) / 井上 美智子(奈良先端大) / 浜口 清治(島根大) / / 五島 正裕(NII) |
| 委員長氏名（英） | Koji Nakano(Hiroshima Univ.) / Michiko Inoue(NAIST) / Kiyoharu Hamaguchi(Shimane Univ.) / / Masahiro Goshima(NII) |
| 副委員長氏名（和） | 入江 英嗣(東大) / 三吉 貴史(富士通研) / 福本 聡(首都大東京) |
| 副委員長氏名（英） | Hidetsugu Irie(Univ. of Tokyo) / Takashi Miyoshi(Fujitsu) / Satoshi Fukumoto(Tokyo Metropolitan Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 大川 猛(宇都宮大) / 高前田 伸也(北大) / 吉村 正義(京都産大) / 金子 晴彦(東工大) / 許 浩沿(パナソニックセミコンダクタソリューションズ) / 密山 幸男(高知工科大) / 柴田 誠也(NEC) / / 小野 貴継(九大) / 近藤 正章(東大) / 長谷川 揚平(東芝) / 塩谷 亮太(名大) |
| 幹事氏名（英） | Takeshi Ohkawa(Utsunomiya Univ.) / Shinya Takameda(Hokkaido Univ.) / Masayoshi Yoshimura(Kyoto Sangyo Univ.) / Haruhiko Kaneko(Tokyo Inst. of Tech.) / Ko Kyo(Panasonic) / Yukio Mitsuyama(Kochi Univ. of Tech.) / Seiya Shibata(NEC) / / Takatsugu Ono(Kyushu Univ.) / Masaaki Kondo(Univ. of Tokyo) / Yohei Hasegawa(Toshiba) / Ryota Shioya(Nagoya Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 伊藤 靖朗(広島大) / 津邑 公暁(名工大) / 新井 雅之(日大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yasuaki Ito(Hiroshima Univ.) / Tomoaki Tsumura(Nagoya Inst. of Tech.) / Masayuki Arai(Nihon Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Computer Systems / Technical Committee on Dependable Computing / Special Interest Group on System and LSI Design Methodology / Special Interest Group on Embedded Systems / Special Interest Group on System Architecture |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | マルチFPGA上でのGoogLeNet実装 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Implementation GoogLeNet on multi FPGAs |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | マルチFPGA / Multi FPGA |
| キーワード(2)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional Neural Network |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習アクセラレータ / Deep learning acceralator |
| キーワード(4)（和/英） | GoogLeNet / GoogLeNet |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 飯塚 健介 / Kensuke Iizuka |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学(略称：慶大) Keio University(略称：Keio Univ) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 武者 千嵯 / Kazusa Musha |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学(略称：慶大) Keio University(略称：Keio Univ) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 天野 英晴 / Hideharu Amano |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学(略称：慶大) Keio University(略称：Keio Univ) |
| 発表年月日 | 2018-03-08 |
| 資料番号 | CPSY2017-141,DC2017-97 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | CPSY-479,DC-480 |
| ページ範囲 | pp.191-196(CPSY), pp.191-196(DC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-02-28 (CPSY, DC) |