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
開催期間 2014/5/19(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
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)
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