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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-10-13 09:15 深層学習における低精度演算を用いた高速化及びアクセラレーターの性能評価 ○長沼大樹・関谷 翠・大沢和樹・大友広幸・桑村裕二・横田理央（東工大）  PRMU2017-81 |
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| 抄録 | （和） | 近年の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の傾向として，より多層な構造を持っており， 性能を向上させている一方で学習や推論にかかる計算量とデータ量が増加している． モデルの学習には，多い場合には数週間かかることが報告されており，この問題を解決するために， CNNのもつ雑音に対する耐性を利用して，演算やデータの数値精度を落とし，データ量・計算量を削減する手法が複数提案されている． 一方で，これらの手法では，CNNの各レイヤーごとの高速化傾向及びその原因について十分な議論がなされていない． 本研究では，学習済みネットワークモデルに対し，低精度演算を適用することで， CNNモデルのデータ量を削減・データアクセスの高速化に加えて， 畳み込み層など計算律速である層に関しては，半精度浮動小数のSIMD命令を用いて高速化を図る手法を提案した． 提案手法を適用した場合の，CNNの認識精度への影響，レイヤーごとの高速化傾向及びその原因についての調査、 アクセラレータ(NVIDIA GTX1080TI, NVIDIA Pascal 100 SXM2)ごとの性能評価を行った． |
| （英） | While recent convolution neural networks (CNN)cite{ref:CNN} are improving performance, amout of computation and data volume are increasing. In this research, by applying low precision to the learned model, in addition to reduce data of CNN model, speeding up data access, for a layer that is computation-bound, we propose a method to speed up by using a half precision floating point SIMD instruction. We examined the influence of CNN recognition accuracy, the tendency of speeding up for each layer and its reason ,when we apply our method. Furthermore, we conducted a performance evaluation for each accelerator (NVIDIAGTX1080TI, NVIDIA Pascal100 SXM2). |
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| キーワード | （和） | 画像認識 / 畳み込みニューラルネットワーク / 低精度演算 / 半精度 / 量子化 / / / |
| （英） | image recognition / convolutional neural network / low-precision / half-precision / quantization / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 238, PRMU2017-81, pp. 101-107, 2017年10月. | |
| 資料番号 | PRMU2017-81 | |
| 発行日 | 2017-10-05 (PRMU) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2017-81 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2017-10-12 - 2017-10-13 |
| 開催地（和） | 熊本大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 深層学習 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2017-10-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層学習における低精度演算を用いた高速化及びアクセラレーターの性能評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improvement of speed using low precision arithmetic in deep learning and performance evaluation of accelerator |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 画像認識 / image recognition |
| 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） | 低精度演算 / low-precision |
| キーワード(4)（和/英） | 半精度 / half-precision |
| キーワード(5)（和/英） | 量子化 / quantization |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長沼 大樹 / Hiroki Naganuma / ナガヌマ ヒロキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Inst. of Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 関谷 翠 / Akira Sekiya / セキヤ アキラ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Inst. of Tech.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大沢 和樹 / Kazuki Osawa / オオサワ カズキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Inst. of Tech.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大友 広幸 / Hiroyuki Ootomo / オオトモ ヒロユキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Inst. of Tech.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 桑村 裕二 / Yuji Kuwamura / クワムラ ユウジ |
| 第5著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Inst. of Tech.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 横田 理央 / Rio Yokota / ヨコタ リオ |
| 第6著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Inst. of Tech.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-10-13 09:15:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2017-81 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.238 |
| ページ範囲 | pp.101-107 |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | 2017-10-05 (PRMU) |
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