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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-03-08 15:00 マルチFPGA上でのGoogLeNet実装 ○飯塚健介・武者千嵯・天野英晴（慶大）  CPSY2017-141 DC2017-97 |
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| 抄録 | （和） | 高精度な画像認識や，物体検出を実現する畳み込みニューラルネットワーク(CNN: Convolutional Neural Network)は一躍注目されている． CNNは認識精度向上を目指し様々なモデルが提案されているが，計算量が増加する傾向にあり，より効率的な演算処理が求められている． しかし，汎用プロセッサではその要求を満たすことが困難なため，専用のアクセラレータの需要が高まっている． 日本でも国立研究開発法人新エネルギー・産業技術開発機構(NEDO)が, 複数のFPGA，GPU，メモリなどの異種ノードを接続した大規模人工知能計算基盤Flow-in-Clowd(FiC)を開発している. FPGAノードは多数の高速リンクが接続され，FiCの高速通信のスイッチングを担う． FiCシステムにおいて主演算を行うのはGPUノードであるが，FPGAノードもスイッチを実装した上で余った計算資源を利用してAIエンジンとしての役割を担うことができる． 本研究ではマルチFPGAシステムにCNNモデルの1つであるGoogLeNetを実装し，評価することで, GoogLeNetの高速化を図るとともに，マルチFPGAシステムの深層学習アクセラレータとしての活用ができるかを検討する． GoogLeNetが持つネットワークモデル特有の計算並列性，畳込み演算の計算並列性を利用したマルチFPGAシステムへの実装を行った結果， シミュレーション上でCPUの約9.1倍の高速化を達成した． |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | マルチFPGA / 畳み込みニューラルネットワーク / 深層学習アクセラレータ / GoogLeNet / / / / |
| （英） | Multi FPGA / Convolutional Neural Network / Deep learning acceralator / GoogLeNet / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 479, CPSY2017-141, pp. 191-196, 2018年3月. | |
| 資料番号 | CPSY2017-141 | |
| 発行日 | 2018-02-28 (CPSY, DC) | |
| 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 | CPSY2017-141 DC2017-97 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CPSY DC IPSJ-SLDM IPSJ-EMB IPSJ-ARC |
| 開催期間 | 2018-03-07 - 2018-03-08 |
| 開催地（和） | 隠岐の島文化会館 |
| 開催地（英） | Okinoshima Bunka-Kaikan Bldg. |
| テーマ（和） | 組込み技術とネットワークに関するワークショップ ETNET2018 |
| テーマ（英） | ETNET2018 |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CPSY |
| 会議コード | 2018-03-CPSY-DC-SLDM-EMB-ARC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | マルチFPGA上でのGoogLeNet実装 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Implementation GoogLeNet on multi FPGAs |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | マルチFPGA / Multi FPGA |
| 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） | 深層学習アクセラレータ / Deep learning acceralator |
| キーワード(4)（和/英） | GoogLeNet / GoogLeNet |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 飯塚 健介 / Kensuke Iizuka / イイヅカ ケンスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 武者 千嵯 / Kazusa Musha / ムシャ カズサ |
| 第2著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 天野 英晴 / Hideharu Amano / アマノ ヒデハル |
| 第3著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-03-08 15:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CPSY |
| 資料番号 | CPSY2017-141, DC2017-97 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.479(CPSY), no.480(DC) |
| ページ範囲 | pp.191-196 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-02-28 (CPSY, DC) |
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