東京工業大学 遠藤研究室 / Endo Lab, Tokyo Tech

2019年1月31日～2月1日に数理・計算科学専攻の修士論文発表があり、伊藤君が発表しました。

• 伊藤祐貴：GPUメモリ管理の実行時最適化による大規模深層学習の高速化

ニューラルネットワーク(NN)のモデルが複雑になる場合に、GPUメモリ容量が不足して学習ができなることがあります。そのような場合の解決のために、NNの構造全体を考慮する最適化技術PoocH(Profiline based out-of-core Hybrid method)およびChainerフレームワークの改造による実装・評価を行いました。

研究内容にはIBM東京基礎研との共同研究の内容を含みます。

研究成果を https://github.com/yukiito2 にて公開中です。