| 講演名 | 2014-05-27 非同期型DT-CNNのGPUへの効率的な実装 田中 健一郎, 丹治 裕一, |
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| 抄録(和) | CNNの特徴を持ち、ディジタル回路技術によって実現可能な方式として、DT-CNNが提案されている。本研究では、非同期型DT-CNNを効率的にGPU上へ実装することを考える。高速化のため、GPU上のシェアード・メモリを利用することを検討した。実験により、CPUを用いた場合よりも約20倍の高速化が可能となった。 |
| 抄録(英) | DT-CNN, which has the same feature with CNN, is realizable with digital circuit technology. In this study, we implement asynchronous DT-CNN on GPU. Using the shared memory on GPU, we accelerate the process of DT-CNN. The implemented DT-CNN on the GPU is twenty times faster than on the CPU. |
| キーワード(和) | DT-CNN / シェアード・メモリ / GPU |
| キーワード(英) | DT-CNN / Shared Memory / GPU |
| 資料番号 | NLP2014-17 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2014/5/19(から1日開催) |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Nonlinear Problems (NLP) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 非同期型DT-CNNのGPUへの効率的な実装 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Efficient GPU implementation of Asynchronous DT-CNN |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | DT-CNN / DT-CNN |
| キーワード(2)（和/英） | シェアード・メモリ / Shared Memory |
| キーワード(3)（和/英） | GPU / GPU |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 田中 健一郎 / Kenichiro TANAKA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 香川大学 Department of Reliability-based Information System Engineering, Faculty of Engineering, Kagawa University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 丹治 裕一 / Yuichi TANJI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 香川大学 Department of Reliability-based Information System Engineering, Faculty of Engineering, Kagawa University |
| 発表年月日 | 2014-05-27 |
| 資料番号 | NLP2014-17 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | 55 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | |