2017年2月9～10日に情報科学科の卒業論文発表会があり、当研究室からは伊藤君が発表しました。
- 伊藤祐貴：メモリ階層を利用した大規模深層学習手法と性能モデリング
Convolution Neural Networkの演算はGPGPUにより高速に行うことができる一方、計算のサイズについてはGPUのメモリ容量(数～十数GBで、ホストメモリより小さい)により限定されます。その容量を超えるようなサイズの計算が可能で、cuDNNライブラリと互換性を持つooc_cuDNNライブラリを開発中で、性能モデルによる最適化も行っています。
4月に虎ノ門で行われるxSIG会議での発表も決まっています。
コメント