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講演抄録/キーワード
講演名 2021-07-21 12:00
DPDKを用いた分散深層強化学習における経験サンプリングの高速化
古川雅輝松谷宏紀慶大CPSY2021-6 DC2021-6
抄録 (和) DQN(Deep Q-Network)に代表される深層強化学習の性能を向上させるため、
分散深層強化学習では、複数の計算機をネットワーク接続した計算機クラスタが用いられる。
計算機クラスタを用いた分散深層強化学習では、
環境空間の探索により経験を獲得するActorと深層学習モデルを最適化するLearnerの間で、
経験サイズやActor数に応じたデータ転送が頻繁に発生するため、
通信コストが分散学習の性能向上を妨げる。
そこで、本研究では40GbE(40Gbit Ethernet)ネットワークで接続されたActorとLearnerの間に、
DPDKによって低遅延化されたインメモリデータベースや経験再生メモリを導入することで、
分散深層強化学習における通信コストの削減を図る。
DPDKを用いたカーネルバイパスによるネットワーク最適化によって、
共有メモリへのアクセス遅延は32.7%〜58.9%削減された。
また、DPDKベースの優先度付き経験再生メモリをネットワーク上に実装することで、
経験再生メモリへのアクセス遅延は11.7%〜28.1%改善し、
優先度付き経験サンプリングにおける通信遅延は21.9%〜29.1%削減された。 
(英) (Not available yet)
キーワード (和) 分散深層強化学習 / DPDK / DQN / / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 116, CPSY2021-6, pp. 31-36, 2021年7月.
資料番号 CPSY2021-6 
発行日 2021-07-13 (CPSY, DC) 
ISSN 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 CPSY2021-6 DC2021-6

研究会情報
研究会 CPSY DC IPSJ-ARC  
開催期間 2021-07-20 - 2021-07-21 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) SWoPP2021: 並列/分散/協調システムとディペンダブルコンピューティングおよび一般 
テーマ(英) SWoPP2021: Parallel, Distributed and Cooperative Processing Systems and Dependable Computing 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 CPSY 
会議コード 2021-07-CPSY-DC-ARC 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) DPDKを用いた分散深層強化学習における経験サンプリングの高速化 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A DPDK-Based Acceleration Method for Experience Sampling of Distributed Reinforcement Learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 分散深層強化学習 /  
キーワード(2)(和/英) DPDK /  
キーワード(3)(和/英) DQN /  
キーワード(4)(和/英) /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 古川 雅輝 / Masaki Furukawa / フルカワ マサキ
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) 松谷 宏紀 / Hiroki Matsutani / マツタニ ヒロキ
第2著者 所属(和/英) 慶應義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2021-07-21 12:00:00 
発表時間 30分 
申込先研究会 CPSY 
資料番号 CPSY2021-6, DC2021-6 
巻番号(vol) vol.121 
号番号(no) no.116(CPSY), no.117(DC) 
ページ範囲 pp.31-36 
ページ数
発行日 2021-07-13 (CPSY, DC) 


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